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基于三维扫描技术的针织物起毛球等级评定的研究
摘要：
针织物起毛球等级评定是针对针织物面料的一个重要评价指标之一。传统的起毛球等级评定方法对人工视力和经验依赖性高，且不够客观和科学。本研究提出一种基于三维扫描技术的起毛球等级评定方法，通过图像处理和特征提取等技术手段，实现对针织物起毛球的自动化检测和分级。该方法具有检测速度快、效果准确等优点，为针织品质量控制提供了有力的技术支持。
关键词：
针织物起毛球；等级评定；三维扫描技术；图像处理；特征提取；自动化检测
Abstract：
Thegradingofpillinglevelonknittedfabricsisanimportantevaluationindexforknittedfabrics.Traditionalpillinglevelgradingmethodsarehighlydependentonmanualvisionandexperience,andarenotobjectiveandscientificenough.Inthisstudy,apillinglevelgradingmethodbasedonthree-dimensionalscanningtechnologyisproposed.Throughimageprocessingandfeatureextractiontechnology,automaticdetectionandclassificationofpillingonknittedfabricsisrealized.Thismethodhastheadvantagesoffastdetectionspeedandaccuratedetection,providingstrongtechnicalsupportforqualitycontrolofknittedfabrics.
Keywords:
Knittedfabricspillinglevel;grading;three-dimensionalscanningtechnology;imageprocessing;featureextraction;automaticdetection
正文：
1.前言
针织物是一种常用的纺织面料材料，其韧性强、舒适度高等特点成为时尚界和日常生活中的热门选择。然而，在针织物的使用过程中，针织物表面会产生起毛球的现象，这对其外观和质量都有着不良影响。传统的针织物起毛球等级评定主要是通过人工裸眼观察的方式进行，这种方法具有视力和经验的依赖性高，不仅耗费时间和人力成本，而且结果可能不够科学和客观。随着计算机技术的不断发展，基于图像处理的自动化检测方法逐渐成为研究的焦点。其中，三维扫描技术凭借其高效快捷的特点，在工业检测领域得到广泛应用。本研究旨在探究基于三维扫描技术的针织物起毛球等级评定方法，提高针织品的质量检测效率和准确性。
2.相关工作
2.1针织物起毛球等级评定方法
针织物起毛球等级常用的评定标准包括ASTMD3512-96标准、GB/T4802.2-2008标准和ISO12945-2标准等，这些标准主要通过人眼观察来进行针织物起毛球的分类和判断。由于人工操作的主观性和员工的经验差异，导致相同针织物的评级结果可能存在偏差。针对这一问题，研究者们已经尝试采用计算机视觉技术实现对起毛球评定的自动化处理，提高分类的准确性和效率。有学者采用Canny算子和最大类间方差法提取针织物表面的纹理特征，然后使用主成分分析和支持向量机分类器实现对起毛球等级分类（谢洁涵等，2015）。另外，一些学者采用贴片式相机进行图像采集，然后利用梯度直方图和局部二值模式（LBP）提取图像特征，使用决策树进行分类和判断（Kumar等，2013）。
2.2三维扫描技术
三维扫描技术是一种计算机视觉技术，它可以以非常高的精度和速度采集物体表面的三维形状信息，是一种非常成熟的数字化采集方法。这种技术可以实现无接触采集，不会破坏物体的表面结构，且高度自动化，可以快速采集大量数据，精确性高。近年来，三维扫描技术已广泛应用于工业设计、数字化制造、自然资源保护等领域。
3.方法介绍
3.1数据采集
本研究采用Optix4003D扫描仪对针织织物样品进行扫描，通过OptixStudio软件采集得到针织织物的三维模型。具体的操作过程如下：首先将针织织物样品放置于扫描仪的工作台上，确定扫描区域的大小和形状；接着启动OptixStudio软件，进行扫描仪的预热和参数设置，确保扫描质量和效率；然后将扫描仪沿着预定的轨迹移动，完成针织织物三维模型的扫描和采集。
3.2特征提取
针织织物三维模型的特征提取是实现自动化检测和分级的关键步骤。本研究采用网格显著性检测算法（MeshSalienceDetection）