提取纤维断面轮廓的方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115908865A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202111314301.8(22)申请日2021.11.08(30)优先权数据1101365942021.09.30TW(71)申请人财团法人纺织产业综合研究所地址中国台湾新北市土城区承天路六号(72)发明人赖允昱吴德桦黄庆堂(74)专利代理机构北京律诚同业知识产权代理有限公司11006专利代理师徐金国(51)Int.Cl.G06V10/74(2022.01)G06V10/56(2022.01)G06V10/25(2022.01)G06T7/11(2017.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称提取纤维断面轮廓的方法及系统(57)摘要本揭露提供一种提取纤维断面轮廓的方法及系统，所述方法包括下列步骤。影像读取步骤，读取纱线断面影像，其中纱线断面影像包括第一类断面以及第二类断面。第一影像预处理步骤，提供选取信号以选取第一类断面或第二类断面。第二影像预处理步骤，从纱线断面影像中，分割出经选取断面以做为兴趣区。特征提取步骤，根据选取信号，计算频域特征、梯度特征以及色彩特征。断面轮廓提取步骤，根据频域特征、梯度特征以及色彩特征，提取兴趣区的断面轮廓。本揭露亦提供一种提取纤维断面轮廓的系统。借此，可大大节省纤维轮廓的分析时间，并显著地提高纤维轮廓分析的精准度。CN115908865ACN115908865A权利要求书1/2页1.一种提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，包括：影像读取步骤，读取纱线断面影像，其中所述纱线断面影像包括第一类断面以及第二类断面；第一影像预处理步骤，提供选取信号以选取所述第一类断面或所述第二类断面；第二影像预处理步骤，从所述纱线断面影像中分割出经选取断面以做为兴趣区；特征提取步骤，根据所述选取信号计算频域特征、梯度特征以及色彩特征；以及断面轮廓提取步骤，根据所述频域特征、所述梯度特征以及所述色彩特征提取所述兴趣区的断面轮廓。2.根据权利要求1所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，还包括根据所述选取信号对所述纱线断面影像进行超像素分割演算，以分割出所述经选取断面。3.根据权利要求1所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，还包括：根据所述选取信号对所述纱线断面影像进行多尺度变换演算，以产生多个多尺度纤维影像；以及通过所述多个多尺度纤维影像计算所述兴趣区的所述频域特征、所述梯度特征以及所述色彩特征。4.根据权利要求3所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，还包括：对所述多个多尺度纤维影像进行傅立叶转换，以产生多个频域数据；以及将所述多个频域数据分别输入到多个第一深度信念网络，以计算多个频域特征编码层，并通过所述多个频域特征编码层产生所述频域特征。5.根据权利要求3所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，还包括：计算所述多个多尺度纤维影像的多个梯度数据；以及将所述多个梯度数据分别输入到多个第二深度信念网络，以计算多个梯度特征编码层，并通过所述多个梯度特征编码层产生所述梯度特征。6.根据权利要求3所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，还包括：将所述多个多尺度纤维影像转换到LUV色彩空间，以产生多个色彩数据；以及将所述多个色彩数据分别输入到多个第三深度信念网络，以计算多个色彩特征编码层，并通过所述多个色彩特征编码层产生所述色彩特征层。7.根据权利要求4、5及6所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，还包括：分别串接所述多个频域特征编码层中的一者、所述多个梯度特征编码层中的一者以及所述多个色彩特征编码层中的一者，以产生多个串接特征编码层；对所述多个串接特征编码层进行随机森林回归演算，以产生多个加权相似度；根据所述多个加权相似度，产生相似热点图；以及过滤与所述相似热点图对应的所述多个加权相似度低于阀值的至少一像素，以提取所述兴趣区的断面轮廓。8.根据权利要求7所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，还包括：根据经过滤的所述相似热点图进行阿尔法形状演算，以取得第一轮廓图；对所述纱线断面影像进行傅立叶转换，以产生频域影像；辨识所述频域影像中的多个高频数据，并根据所述多个高频数据产生所述第二轮廓图；2CN115908865A权利要求书2/2页对所述第一轮廓图以及第二轮廓图进行像素叠加并填满轮廓内像素，以产生第三轮廓图；以及对所述第三轮廓图进行八连通分量分析的边界演算，以提取所述兴趣区的断面轮廓。9.根据权利要求1所述的提取纤维断面轮廓的方法，其特征在于，所述第一类断面为芯纱，以及所述第二类断面为鞘纱。10.一种提取纤维断面轮廓的系统，其特征在于，用于实施如权利要求1所述的提取纤维断面轮廓的方法，所述提取纤维断面轮廓的系统包括：光学显微镜，用以产生所述纱线断面影像；存储