图像处理技术在纺织测试中的应用举例
纺织品-亚麻纤维-组成成分的检测方法
纺织品-亚麻纤维-组成成分的检测方法1. 引言1.1 概述纺织品作为人们日常生活中不可或缺的一部分，其质量和成分检测对于确保产品质量和消费者利益至关重要。
亚麻纤维是一种古老而珍贵的天然纤维，具有优秀的性能和广泛的应用领域。
因此，如何准确检测亚麻纤维的组成成分成为了当前研究的热点之一。
1.2 文章结构本文将从以下几个方面来介绍亚麻纤维组成成分的检测方法。
首先，我们将简要介绍亚麻纤维的定义、特点以及原料来源与生产过程。
接着，我们将对目前已有的组成成分检测方法进行综述，包括纤维形态检测方法、化学成分分析方法以及物理性能测试方法等。
在此基础上，我们还将展望未来亚麻纤维组成成分检测方法研究的发展趋势，并重点探讨新兴技术、基于人工智能的检测方法以及可持续发展和环保方面的改进措施。
1.3 目的本文的主要目的是系统性地总结和介绍亚麻纤维组成成分检测方法的现状和研究进展，并展望其未来的发展方向。
通过深入了解亚麻纤维检测方法，可以为相关行业提供准确、可靠的质量检测手段，推动纺织品产业的可持续发展。
对于科学研究人员和生产企业而言，本文将具有重要的参考价值，并促进相关领域的创新与发展。
------------------注：本文使用纯文本格式回答, 不包含任何网址或markdown语法.2. 亚麻纤维简介：2.1 定义和特点：亚麻纤维是一种天然纤维，源自亚麻植物（学名：Linum usitatissimum）的茎部。
它是一种具有较高强度、柔软度和耐用性的纤维。
与其他纤维相比，亚麻纤维具有出色的吸湿性和排湿性能，可以快速吸收和释放水分。
2.2 原料来源与生产过程：亚麻植物主要生长在温带气候下，如欧洲、中国、俄罗斯等地。
其最常见的品种为作为纺织原料使用的蓝亚麻。
亚麻纤维的提取过程包括以下步骤：首先，在植物成熟后将其割下，然后通过腐蚀和解胶处理来分离出纤维束。
接下来，经过水洗、除杂和烘干等工艺处理，最终得到优质的亚麻纤维。
2.3 应用领域：由于亚麻纤维具有优异的性能特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
论文绪论
第1章绪论第一章绪论1.1 课题背景随着计算机技术的发展，工业自动化技术也得到日益加强，工业自动化水平的提高不仅极大的促进了生产的效率，而且为产品质量的提升提供了条件。
纺织染整行业已从原有的简单光电检测技术向更为复杂的图像处理技术更新，通过图像处理技术实现对织物全面而细致的检测。
图像处理技术在纺织中的应用主要集中在纱线混纺比测试、织物外观评价、织物瑕疵检测和织物密度及结构检测等方面。
在纺织染整行业中，许多企业遭受产品的一次合格率低，纬斜、门幅与克重等质量指标不达标的困扰。
产品不合格造成的返修，大大增加了产品生产成本，质量指标波动较大将直接导致织物档次降级[1]。
究其原因是企业生产过程缺乏产品质量指标的在线检测与控制。
福建省纺织工业“十二五”发展规划[3]也加大了对染整后整理中产品质量指标在线检测控制的支持力度，希望通过技术创新，升级染整生产设备，提高产品档次，增强企业竞争力，推进染整产业的升级。
染整的工艺流程概括起来为“漂、染、印、整”[2]。
其中后整理工艺是提高产品附加值的一道重要工序，包括烘干、热定型、预缩等主要工艺。
而热定型工艺对产品品质起着决定性作用。
热定型是利用合成纤维的热塑性，将织物在一定的张力下加热到所需温度，并在此温度下加热一定时间，然后迅速冷却，使织物的尺寸形态达到稳定的过程。
现阶段热定型工艺中对织物的处理所需的工艺参数都是通过操作人员的经验给出，在生产过程中通过反复的人工测量克重、门幅等质量指标对运行参数进行校正，直到指标符合客户订单的要求。
这一调节过程不仅存在较大的滞后性，而且在参数确定后很少再进行技术指标的检测，因而造成同批次织物成品质量指标波动大，甚至不达标的情况，大大降低了产品一次合格率。
在实际生产中我省染整企业弹力针织物热定型的一次合格率普遍不足70%，由于不合格产品的返修成本远高于正常生产成本，因此很大程度上增加了产品成本，压缩了企业的利润空间。
如果在成品检测阶段没有发现问题，在交付客户后引起退货索赔等问题，这样造成的损失更是巨大。
基于图像处理技术的纬平针织物结构参数测量
术来 自动 测量 针 织 物 结 构参 数 及 局 部 细 节 特征 ， 为进
一
ｍａｌｂ 法格 式为 Ｉ ｍｒａ （ｔｓ． ｍｐ ） 其 中 ｔ 语 ａ —ｉ ｅｄ ‘ｅｔｂ ’ ， １ 为原始 图像 的矩 阵。 ２２ 图像 预处 理 ． 扫描 时 由于 光照不 匀或传 输 等 引入 各种 干 扰 即 噪
・
６ ・ Ｏ
纺织科 技进展
２ １ 年第 ６ ００ 期
基 于 图 像 处 理 技 术 的 纬 平 针 织 物 结 构 参 数 测 量
花 勇 ， 海 如 龙
（ 东华大学 纺织学 院， 上海 ２ ０ ５ ） ００ １
摘
要 ： 讨 了用 图 处理技 术测量 纬平针织物的密度、 线直径 、 圈长度 、 探 像 纱 线 未充满 系 和面积孔 隙率等结构 参数 数
度 的 中央值 作 为输 出灰 度 ， 种 方 法 既 可 除 去 原 始 图 这
ｍ＝ｓ ｅＫ１ １ ； 中 ｍ 为纵 向组 织循 环 数 。 ｉ （ ，）其 ｚ
像 中尖 锐 的 噪 声 ， 可 保 持 图像 边 缘 清 晰 ， 图 ３所 又 如
示。
Ｊ ＝ｍｅｆｔ（ ，ｍ，］ ， 中 Ｊ ｄｌ ｇ ｉ２ ｎ ）其 为平 滑后 的图像 ， ｍ，］ ｎ 为制定滤波器窗 口的大小 ， 缺省为 ３ 。 ×３
值， 通过对 织物图像运 用灰度化 、 中值滤波、 二维小波变换等 算法， 提取 出波峰 点， 而求得 密度 、 进 直径等参数值 ； 同时与人
工测量的结构参数值对 比， 明该技 术可快速 、 表 准确地 实现针织物结构参数 的测量 。
关键词 ： Leabharlann 像 处 理 ； 小波 变换 ； 平针 织物 ； 物 密度 ； 圈 长度 纬 织 线 ．
FFT和Hough变换在织物纹理方向检测上的应用_王蕾
对常见组织 （平 纹 、 斜 纹） 的织物进行讨论。如图 1 所 示， 平纹织物由经纱和纬纱一上一下交织形成。在织物 图像中， 一般习惯于将纬纱方向置于平行于 x 轴的 0°方 向， 经纱方向置于平行于 y 轴的 90° 方向。本文定义纬 纱方向为 θ w ， 经纱方向为 θ j ， 经纬纱夹角为从纬纱方向 逆时针旋转到经纱方向的角度 θ jw 。斜纹织物除了经、
10] 里叶变换[3， 及其反变换为：
F (u, v) = 1 MN f (m n) =
M - 1N - 1 m=0n=0
- i2π æ mu + nv öù （8） å å f (m n)exp é N øû èM ë
ê ú ê ú
M - 1N - 1 u=0 v=0
i2π æ mu + nv öù å å F (u v)exp é N øû ë èM
E (u v) = | F (u v) | = R2 (u v) + I 2 (u v)
2
（7）
连 续 信 号 f ( x y) 经 过 抽 样 后 成 为 二 维 离 散 信 号
{ f (m n)|m = 0 1 M - 1 n = 0 1 N - 1}， 其离散傅
基金项目： 高等学校博士学科点专项科研基金 （No.20120093130001） ； 国家自然科学基金青年科学基金项目 （No.61203364） ； 江苏省 2011 年度普通高校研究生科研创新计划项目 （No.CXZZ11_0472） ； 江苏省 2012 年度普通高校研究生科研创新计划项目 （No.CXZZ12_0748） 。 作者简介： 王蕾 （1987—） ， 女， 博士研究生， 主要研究领域为纺织数字图像技术； 厉征鑫 （1987—） ， 男， 博士研究生， 主要研究领域为 纺织数字图像技术； 刘建立 （1980—） ， 男， 博士， 副教授， 主要研究领域为纺织数字图像技术； 高卫东 （1959—） ， 男， 博士， 教授， 主要研究领域为纺织数字图像技术。 E-mail： gaowd3@ 收稿日期： 2014-01-20 修回日期： 2014-03-25 文章编号： 1002-8331 （2014） 18-0039-05 CNKI 网络优先出版： 2014-04-09， /kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0332.html
图像处理技术在纺织品瑕癖检验中的应用
满 足 现 代 化 纺织 工 业 生 产 的快 速 要 求 ０ 。 。 通 过 加 强对 纺 织 品 的 检 测相 关 理 论 及 应 用 技 术 的 研 究 ， 够 有 助 能
于提 高 有 关 行业 的效 率 ． 约成 本 ， 终 提 高 我 国 产 品 的 国 际 竞 争 力 。 节 最
图 １ 纺 织 品瑕 疵 示 例
４ 结 论 ．
本 纺 织 品 瑕 疵 检验 系统 已在 实 验 室 生产 线 做 了初 步测 试 ， 验 结 实 此 外 ， 可 以促 进 我 国 在相 关 科 技 领 域 的 发 展 ， 小 与 发 达 国 家 的 差 果 表 明 ， 系 统 的 平 均识 别 率 达 到 ８％以 ｊ。 别 率 较 高 ， 以满 足 绝 还 缩 本 ３ ：识 可 距 ， 尽 快 开 发 出具 有 自主 知识 产 权 的应 用 系 统 奠定 基 础 。 为 大 多数 生产 线 的 质 量 监控 要 求 。 系 统 具 有较 好 的 自学 习 能力 以及 较 该
关重要。 然而 ， 着 人 民 生 活水 平 的 日益 提 高 ， 类 对 纺 织 品 的 质量 要 本 系统 的 平 均识 别 率 达 到 ８％ 以上 。 随 人 ３
求 越 来 越高 。 因此 ， 强 对 纺 织 品 的 检 测 对 提 高 我 国纺 织 品 的整 体 质 加 量 ， 强我 国纺 织 品 的综 合 竞 争 力 ， 进 纺 织 工业 持续 ， 定 的 发展 具 增 促 稳 有 十 分 重要 的现 实 意 义 。然 而 ， 目前 传 统 的 纺 织 品 缺 陷 检测 方 法 是 靠 人工进行的， 即依 赖 于人 的 眼睛 去 发 现 产 品 缺 陷 。 人 眼 可 以 准确 地 发 现 纺 织 品 的缺 陷位 置 ． 是 由于 检 测 工 作 本 身 的 单调 ， 味 ， 及人 的 但 乏 以
基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法
基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法织物瑕疵检测在纺织行业中起着至关重要的作用。
传统的人工检查方法需要大量的人力和时间，且效率低下，容易出错。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法正逐渐成为这一领域的主流。
一、引言织物瑕疵检测是纺织行业生产过程中的一个重要环节。
传统的检测方法依赖于人工目视，不仅效率低下，而且容易出错。
随着深度学习技术的兴起，基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法逐渐崭露头角。
二、深度神经网络在图像检测中的应用深度神经网络是一种模仿人脑神经系统结构的人工神经网络。
它具备自主学习和自动提取特征的能力，并在图像处理领域表现出了出色的表现。
在织物瑕疵检测中，深度神经网络能够通过学习大量的图像样本，准确地判断织物是否存在瑕疵。
三、数据集构建为了训练深度神经网络模型，需要构建一个大规模的织物图像数据集。
这些图像需要包含各种织物瑕疵，并进行标注。
数据集的构建是整个织物瑕疵检测方法的基础，需要保证数据的多样性和充分性。
四、深度神经网络模型设计针对织物瑕疵检测任务，可以使用卷积神经网络（CNN）进行建模。
CNN能够自动提取图像的特征，通过多层卷积和池化操作，得到图像的高级表示。
根据具体的需求，可以选择合适的CNN模型，如VGGNet、ResNet等。
五、模型训练与优化在数据集构建完成之后，需要将其划分为训练集、验证集和测试集。
利用训练集对深度神经网络模型进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，使得模型能够更好地适应织物瑕疵检测任务。
同时，可以采用一些优化策略，如学习率调整、正则化等。
六、织物瑕疵检测方法的评估在模型训练完成之后，需要对织物瑕疵检测方法进行评估。
可以利用测试集对模型进行测试，并计算准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型的性能。
同时，还可以与传统的方法进行比较，验证基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法的有效性。
七、实验结果与分析在实际的织物瑕疵检测任务中，可以选择一些常见的织物图像进行测试。
应用图像处理技术对绒衫类针织品起毛起球的自动评级
应用图像处理技术对绒衫类针织品起毛起球的自动评级陆世栋; 吴丽; 石岩岭【期刊名称】《《中国纤检》》【年(卷),期】2019(000)008【总页数】3页(P73-75)【关键词】自动评级; 起毛起球; 图像处理; 绒衫类织物【作者】陆世栋; 吴丽; 石岩岭【作者单位】国家羊绒产品质量监督检验中心; 河北省纤维检验局【正文语种】中文羊绒织品以其轻便、优良的保暖性能深受消费者喜爱，但在服用过程中极易起毛起球，严重影响穿着的美观。
羊绒、羊毛及混纺类织品的产品标准中明确规定起毛起球作为产品的内在质量考核指标，测试方法为GB/T 4802.3—2008《纺织品织物起毛起球性能的测定第3部分：起球箱法》。
该试验方法采用视觉描述评级方法进行评定，具有极强的主观性。
因此，如何客观、正确地评价绒衫类织品的起毛起球等级在评定羊绒制品质量上至关重要。
本文主要针对绒衫类针织品，研究使用图像处理和模式分类技术进行起毛起球的等级评定，避免因为人的主观因素而导致评定偏差，客观准确地反映产品信息，以便更好地进行产品的质量控制，并制备起毛起球样本，通过起毛起球自动评级系统与人员目光评级的结果进行对比分析，验证起毛起球自动评级系统的可行性。
1 自动评级系统的工作原理起毛起球自动评定系统主要使用图像处理方法来进行计算。
检测过程包括图像采集、图像预处理、图像分析和特征值提取。
由于织物纹理是由经纱和纬纱相互交织而成，其表面具有规则交织的明显纹理特征。
而起球的出现会破坏这种规则纹理特征。
基于这种差异，本文提出起毛起球的检测和分级方法。
起毛起球算法的流程图，具体的处理过程如图1所示。
图1 起毛起球自动评定系统的算法流程图1.1 采集原始图像采集的原始图像见图2所示。
图2 原始图像1.2 计算图像的平均灰度值本次研究的样本包含多种颜色的织物裁片，而起毛起球检测设备使用的是灰度相机，无法采集彩色图片，因此对颜色的反映仅表现为平均灰度的不同（即图片整体的亮暗程度不同），为了加强起毛起球仪的适应性，在此做了灰度值判断，进而可以测试具有同一种纹理的多种样品。
基于摄像头采集和图像处理的机织物密度检测
观因素影响， 无法实现在线实时检测 ， 在生产技术 自
动化 的今 天 显 得 相 当落 后 ， 须 改 进 目前 国 内 亟 ２． 外对 纺织 品经纬 密度计 算 机 自动测 量均有 一定 的研
Ｔ ６８ ９５机 织 物密 度 的测 定 》 准规 定 了 ３种 ４ ６ —１９｛ 标 方法 ： 物分解 法 、 物 分析 镜法 及 移动式 织 物密 度 织 织
Ｋｅ ｏｄ ：ｚｏＪ ａ ｒ ｅ ｓ ｙ；Ｃ Ｄ ａ ｒ ｍａ ｅ ｒｃｓ ｎ ｙｗ ｒ ｓ ｕｚ￣ｆ ｂｉ ｄ ｎｉ ｅ ｃ ｔ Ｃ ｃｍｅａ；ｉ ｇ ｏｅ ｉｇ；ｏ ｌ ｅ ｅ ｃｉ ｐ ｓ ｎｉ ｔ ｔ ｎ ｎｄ ｅ ｏ
纺织品密度测试是纺织 品质量检测不可或缺的
环节之 一 ， 是指 测定 １ ｍ 长纺 织 品 的经纬 线根 数 ， ０ｃ 尤其 是 出 口织 物对 这 项 指标 的 要 求 更 为 严 格 ． Ｂ／ Ｇ
摘要 ： 用 Ｃ Ｄ摄 像 头拍 摄机 织物 图像 ， 据 其特 性 进行 图像 处 理 ， 采 Ｃ 根 自动 寻找 条 纹 方 向 并旋 转 图
像． 通过运 用误 差 处理 的方 法 ， 到精 确 的织物 经 纬密度 ． 究结果 表 明 ， 得 研 拍摄 一 幅 图像 即可快速 得 到 织物 的经纬 两 个方 向的 密度 ， 比傅 里 叶变换 和 小波 变换 计 算量 小 ， 并可 以用 于 实际生产 过程 中的
文章 编 号 ：０ ７ ７ ５ ２ ０ ｝２ １ １ ４ １０ —６ ３ （０ ７ ０ —０ ７ —０
基 于 摄 像 头 采 集 和 图像 处 理 的 机 织 物 密 度 检 测
周 果 ， 李湘 宁 ， 徐 欢 ， 黄 中和
２０９ ） ０ ０ ３ （ 上海理工大学 光学与电子信息工程学 院 ， 上海