織物起毛起球程度是影響織物服用性能, 決定紡織產(chǎn)品品質(zhì)質(zhì)量的重要指標(biāo), 目前織物起毛起球的評定方法都不是定量方法， 不能把織物表面起毛起球狀態(tài)用一個(gè)含義十分清楚的物理量來定義, 因而評價(jià)結(jié)果缺乏一致性和可重復(fù)性，其正確性與可靠性也很難保證。近年來，為了改進(jìn)織物起球評級(jí)的一致性、可重復(fù)性、正確性和可靠性，幾種于計(jì)算機(jī)圖象處 理技術(shù)的織物起球客觀評級(jí)方法陸續(xù)被報(bào)道, 其研究仍然停留在實(shí)驗(yàn)室研究階段。也有將基于計(jì)算機(jī)圖象處理技的織物起球客觀評級(jí)方法與目前普遍使用的人工目測起球評級(jí)方法進(jìn)行比較研究，但沒有關(guān)于織物 起球綜合表征值與主觀評級(jí)的比較，更沒有關(guān)于測織物參數(shù)與主客觀評級(jí)結(jié)果的深入比較[ 1]。
1 小波分析與織物起球圖像的二維離散小波變換模型
1. 1 小波分析
本文研究的織物起球信號(hào)而言，既要監(jiān)控穩(wěn)定的織物紋理信號(hào)的成分，又要準(zhǔn)確定位起球信號(hào)。這就需要引入新的時(shí)頻分析方法，既能將時(shí)域和頻域結(jié)合起來描述觀察信號(hào)的時(shí)頻聯(lián)合特征，小波分析正是能滿足這類需求的時(shí)頻分析方法。
正交小波變換就是把信號(hào)分解到兩個(gè)不同且相互正交的函數(shù)空間，一個(gè)是多尺度函數(shù)空間，另一個(gè)是小波函數(shù)空間，用濾波器的觀點(diǎn)看，就是把信號(hào)通過低頻和高頻 濾波器分解為近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)兩個(gè)部分。這樣做基于的物理思想是: 去除信號(hào)在空間( 時(shí)間) 尺度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，把信號(hào)的重要性只通過其數(shù)值表達(dá); 而與普通的濾波器的區(qū)別在于: 基于小波的濾波器是可重構(gòu)的，所以通過相同的或相似的濾波器可以把信號(hào)重建[ 2]。
1. 2 織物起球圖像的二維離散小波變換模型
二維小波分解在每個(gè)層次上把織物起球圖像分解為4 幅原圖l / 4 大小的圖像，如圖1 所示，左上的圖像在兩個(gè)維度都作用低通濾波器；右上的圖像在橫向作用低通濾波器，縱向作用高通濾波器；左下的圖像在橫向作用高通濾波器，縱向作用低通濾波 器；右下的圖像在兩個(gè)維度都作用高通濾波器。在實(shí)現(xiàn)的方法上，織物起球圖像的二維小波變換也是從原始信號(hào)S開始在每個(gè)層次只分解上一層次的近似系數(shù)。在對 每個(gè)層次進(jìn)行分解的時(shí)候，需要在兩個(gè)維度分別作用兩次濾波器。在處理織物起球圖像這類二維信號(hào)的過程中，需要分別去除橫向的、縱向的和兩個(gè)方向的關(guān)聯(lián)信 息，那么就生成了一組近似系數(shù)和三組細(xì)節(jié)系數(shù)[ 3]。
本文利用織物起球圖像的二維離散小波變換模型進(jìn)行分析鑒別織物起球的級(jí)別。具體做法是：
對起球織物標(biāo)準(zhǔn)樣照圖像做基于二維離散小波變換的圖像分析，建立校準(zhǔn)特征曲線，這一曲線是對起球織物標(biāo)準(zhǔn)樣照圖像做基于二維離散小波變換的圖像分析所獲得的細(xì)節(jié)系數(shù)分布標(biāo)準(zhǔn)差(BXCq) 與織物起球級(jí)別的關(guān)系。此法對織物起球級(jí)別的評級(jí)是客觀的，消除了人為因素的干擾。與文獻(xiàn)中報(bào)道過的現(xiàn)有的織物起球圖像分析技術(shù)相比，這一新的織物起球圖 像分析技術(shù)具有單階段或單步驟分析就能對織物起球程度定量評級(jí)的優(yōu)勢。Car s t ens en 等人采用頻率域中的慣量和對數(shù)冪慣量特性測量織物的磨損獲得了較好的效果。在此基礎(chǔ)上, 在頻率域計(jì)算出用于評定針織物的起毛起球性能的特征量。通過對幾個(gè)不同特征的研究, 發(fā)現(xiàn)傅立葉功率譜上的掩模區(qū)域面積是對針織物的起毛起球數(shù)量的一個(gè)較好的測量方法。織物的起毛起球特性FP 可以這樣計(jì)算：
式中:M———傅立葉功率譜上的掩模區(qū)域。
細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差(BXCQ) 的差異跨度的大小，在以標(biāo)準(zhǔn)起球較準(zhǔn)樣照為依據(jù)的起球評級(jí)中是非常重要的，同時(shí)鑒別相鄰起球級(jí)別的能力也是很重要的。如果原自一特定分析尺度的校準(zhǔn)曲線兩 個(gè)極端起球級(jí)別的跨度足夠大，但相鄰起球級(jí)別間的跨度較小，那么它將很難鑒別起球程度相近的相鄰起球級(jí)別。因此，相鄰起球級(jí)別間的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差 (BXC Q) 跨度的均勻程度也是我們需要考察的重要因素。為此對給定織物的系列標(biāo)準(zhǔn)起球較準(zhǔn)樣照在確定的分析尺度上，我們定義了鑒別因子，這一鑒別因子由下式表示:
這里，JKmin是相鄰起球級(jí)別間的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差跨度最小值，JKmax 是相鄰起球級(jí)別間的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差跨度最大值，ZK是5 個(gè)起球級(jí)別間的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差總跨度。對機(jī)織物的標(biāo)準(zhǔn)起球較準(zhǔn)樣照圖像而言，每個(gè)系列的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差( BXC Q) 均隨起球程度的增加而單調(diào)遞增。
2 基于小波分析的織物起球客觀評級(jí)方法
機(jī)織物起毛起球性能評定方法分為圖象獲取與處理、掩模生成和起毛起球特征分析三個(gè)過程。
2.1圖像獲取與處理
在研究中，采用Vi de omet er 攝像系統(tǒng)獲得織物樣品的圖像。為了避免噪聲信號(hào)的干擾, 在平均十幀的條件下, 攝取圖像。在進(jìn)行分析之前, 通過該系統(tǒng)對圖像進(jìn)行顏色和幾何形狀上的修正，排除由于歪斜而引起的測量結(jié)果的變化。圖2 給出了針織物樣品的一個(gè)例子。
這里，JKmin是相鄰起球級(jí)別間的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差跨度最小值，JKmax 是相鄰起球級(jí)別間的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差跨度最大值，ZK是5 個(gè)起球級(jí)別間的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差總跨度。對機(jī)織物的標(biāo)準(zhǔn)起球較準(zhǔn)樣照圖像而言，每個(gè)系列的細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差( BXC Q) 均隨起球程度的增加而單調(diào)遞增。
2 基于小波分析的織物起球客觀評級(jí)方法
機(jī)織物起毛起球性能評定方法分為圖象獲取與處理、掩模生成和起毛起球特征分析三個(gè)過程。
2.1圖像獲取與處理
在研究中，采用Vi de omet er 攝像系統(tǒng)獲得織物樣品的圖像。為了避免噪聲信號(hào)的干擾, 在平均十幀的條件下, 攝取圖像。在進(jìn)行分析之前, 通過該系統(tǒng)對圖像進(jìn)行顏色和幾何形狀上的修正，排除由于歪斜而引起的測量結(jié)果的變化。圖2 給出了針織物樣品的一個(gè)例子。
2. 2 用Mat l ab 實(shí)現(xiàn)起毛起球織物圖像的消噪處理
因?yàn)樾〔üぞ呦鋬H支持具有線性單調(diào)變化的顏色圖的索引圖像，所以在進(jìn)行小波分析之前，先將掃描得到的JPEG 格式圖像轉(zhuǎn)換成索引圖像，然后對索引圖像進(jìn)行消噪處理。經(jīng)消噪處理后的圖像見圖3[ 4]。
[1][2]下一頁>>
相關(guān)信息 
推薦企業(yè) 推薦企業(yè)
推薦企業(yè)
編.gif)
您所在的位置：
