摘要：主要介紹了數字圖像處理技術在纖維、紗線、織物，非織造領域的應用，以及近幾年的發展動態。
近年來，隨著科學技術的發展，各種先進技術不斷涌入紡織工業，其中數字圖像處理技術在紡織行業中的應用可謂日新月異，不斷發揮其快速、精確，以及簡單穩定的優勢，在很大程度上加快了紡織品測試的速度，同時提高了紡織品測試的水平。
1 數字圖像處理技術概述
數字圖像處理(DigitalImageProcessing)又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號，并利用計算機進行處理的過程。主要包括以下幾個方面：數字圖像的采集與數字化、圖像壓縮編碼、圖像增強與恢復、圖像分割、圖像分析等。
在實際應用中，使用圖像處理技術的系統很多，其一般過程為：信息獲取一預處理一特征提取一圖像分析。獲取圖像的方法多種多樣，可以通過直接拍攝，或通過光學顯微鏡或電鏡放大后拍攝等方式獲取圖片，然后通過A／D轉換，將圖像信號數字化，再將數據傳人圖像處理系統，運用計算機強大的數據處理能力，分析圖像，根據要求輸出各種指標。目前，很多方法已經逐步從理論與方法的探索研究階段走向工業化實際生產應用，如小波變換、神經網絡、專家系統、立體視覺等，同時智能分析也已成為研究的必然趨勢。
2數字圖像處理技術的應用
上世紀90年代中期，圖像處理技術在紡織中應用的研究熱點主要是：纖維材料性能測試、紗線性能分析、半制品質量檢測等。而近幾年來，人們研究關注的重點主要集中在織物表面特性的分析、組織結構的自動分析、成品及半成品性能檢測等，其中一些技術已經在紡織生產中得到實際應用。另外，人們對非織造布纖維和纖維取向的評定、纖維和紗線性能分析等方面的研究也在日趨深人。
2．1羊絨與羊毛纖維的識別
羊絨與羊毛的識別一直是紡織行業的一個難題，以往用光學或電子顯微鏡對纖維進行測試后，還需要測試人員的憑經驗來判定，缺少客觀統一的評測標準，而使用數字圖像處理技術是解決這一問題的有效方法。
北京大學信息科學中心視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室提出了羊絨毛圖像的全自動識別方案，該方法是先用自動閾值法對圖像進行二值化，然后進行多直線分割，并提取羊絨毛的細度特征，接著用Canny算子提取邊緣，再在邊緣圖上根據羊絨毛圖像的鱗片特性，提取羊絨毛的鱗片長度特征，最后用Bayes方法進行識別。檢測結果表明，用該方法檢測羊絨毛快速且準確。
F．H．She，I…X Kong等人用圖像處理技術和人工神經網絡技術對美利奴細羊毛和馬海毛的辨認進行了研究，并結合圖像處理和神經網絡技術開發了可對兩種纖維自動辨別的智能系統。
2．2生絲勻度及清潔的測試
生絲檢測項目較多，決定生絲等級的檢測指標包括：纖度偏差、纖度最大偏差、清潔、潔凈、勻度等。其中勻度和清潔的檢測是表征生絲等級的重要指標。長期以來，人們一直采用黑板檢測法對生絲進行等級評測，此方法主要依賴人的感官目光判斷，而目光傳遞易出現偏差，細微的差別可能導致無法感知和識別，無法量值溯源，使得檢驗試樣制作過程長。而采用數字圖像處理技術能替代和擴大人的視覺功能，有利于解決使用傳統方法測量時遇到的一系列問題。
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