摘要：主要介紹了利用圖像處理中的Hough變換，結合Sobel邊緣細化來檢測紗線參數、織物表面粗糙 度、織物表面疵點，改變了目測識別時的效率低下，取得了良好的效果。
0前言
隨著計算機技術的飛速發展，圖像處理技術已經應用于越來越多的行業，它的優點在于能夠快速、直 觀地反映二維的信息體。在紡織品檢測中，應用圖像技術可以減少人主觀上的干擾，改變目測識別時的效 率低下，目前在紡織領域中的應用主要可分為三類：纖維檢測、紗線檢測和織物的檢測。纖維檢測主要是 纖維橫斷面形狀、直徑、網棉均勻度檢測，纖維異型度檢測。紗線檢測主要是紗線的細度、直徑、紗線混 合狀態。織物方面主要是織物褶皺分析，織物表面的紋理分析，以及織物的疵點檢測。
1 Hough變換進行邊緣檢測
Hough變換實現的是一種圖像空間到參數空間的映射關系，基本的思想是點一線的對偶性，即在圖像 空間中的點在參數空間中對應的則是線。在參數空間中，是由累加器構成的。累加器其實是直線或者解析 曲線參數的函數。Hough變換中，每個累加器與同一直線或者解析曲線上的點一一對應，直線或者曲線上 的每一個點引起累加器增1，所以在Hough參數空間，累加器會有一個局部最大值。通過檢測所有的局部 最大值就可以找到一組Hough參數，從而可以定位出圖像空間中的直線或者曲線。
1.2任意曲線檢測
Hough變換有許多改進方法，一個比較重要的概念是廣義Hough 變換，它是針對所有曲線的，用處很大。針對直線的Hough變換也有 很多改進算法，比如上述的方法沒有考慮圖像上的這一直線上的點是 否連續，這些都要隨著應用的不同而有不同的優化辦法。圖像邊緣除 了位置信息，方向信息也很重要。根據圓的性質，圓的半徑一定落在 垂直于該圓切線的直線上，也就是圓上任意一點的法線上。這樣，解決上面的問題，仍采用二維的參數空 間，對于圖像上的每一前景點，加上它的方向信息，都可以確定出一條直線，圓的圓心就在這條直線上。 Hough邊緣檢測具有抗噪聲強，且能夠比較準確地提取邊緣，結合梯度算子，速度可以提高很多。
2紗線參數測量
-幅由掃描儀掃入或來自攝像機的紗線圖像不可避免地會有一些噪聲，圖像本身也會帶有隨機噪聲和 高斯噪聲，必須進行濾波處理。這樣，可以去除顏色信息的干擾，可以將圖形與背景分離，得到一幅去噪 而又保留了邊緣信息的圖像。濾波后的圖像經過幾何放大，再灰度化處理。由于織物表面的紋理信息與圖 像的灰度值密切相關，在一個區域中灰度變化不大時該區域的主要特征是灰度特征，而某個區域的灰度變 化較大時，體現的則是紋理特征，這時可以根據實際情況進行直方圖校正，以達到圖形和背景形成明顯的 區分。對于紗線圖像，如果某個區域的顏色比較接近，這些區域的細節就不是很清楚（肉眼識別很困難）， 經過灰度規定化處理后，織物圖像的亮度增大，使一些較暗區域的細節信息更為清晰，由于幾何放大倍數 可以自由控制，因而可以很方便的測得紗線的直徑。考慮壓扁系數，實際直徑！也就可以測得。紗線的 特數"tei、紗線支數",、紗線的纖度"d6n、可以分別由以下式（3)、（4)、(5)求出。
3織物表面粗糙度比較
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