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基于图像融合技术的非织造材料纤维取向分析
摘要：
纤维取向分析是非织造材料品质控制的重要环节。本文提出了一种基于图像融合技术的非织造材料纤维取向分析方法。该方法先通过织造技术将纤维排列的位置控制在一定范围内，再利用图像融合技术对不同视角下的图像进行整合，最终得到高精度的纤维取向分析结果。实验结果表明，该方法具有高准确度、高稳定性和高效率，可应用于非织造材料的纤维取向分析。
关键词：非织造材料；纤维取向分析；图像融合技术；品质控制
一、引言
非织造材料是一种形态特殊、性能独特的新型纺织材料，被广泛应用于汽车、建筑、医疗等领域。由于非织造材料是由纤维或纤维团组成的，因此纤维的取向对于非织造材料的品质控制至关重要。在实际生产中，如何快速、准确地分析纤维取向成为制定非织造材料品质标准的重要环节。
目前，常用的非织造材料纤维取向分析方法主要包括X射线仪、纤维取向仪和计算机视觉技术等。其中，计算机视觉技术具有成本低、效率高、易于操作等优点，因此被广泛应用于非织造材料的纤维取向分析。常见的计算机视觉技术包括图像处理、机器学习、深度学习等。
本文提出了一种基于图像融合技术的非织造材料纤维取向分析方法。该方法通过织造技术将纤维排列的位置控制在一定范围内，再利用图像融合技术对不同视角下的图像进行整合，最终得到高精度的纤维取向分析结果。实验结果表明，该方法具有高准确度、高稳定性和高效率，可应用于非织造材料的纤维取向分析。
二、方法
（一）织造技术控制纤维排列位置
织造技术是一种在纤维布料表面上织造线（或叫运动轨迹）来控制纤维排列的技术。利用该技术，可控制纤维排列的位置、走向、密度等属性。实验中采用的织造技术是平纹织造，织造完毕后，通过电子扫描显微镜（SEM）获取不同视角下的纤维图像。如图1所示。
（二）图像融合技术对不同视角图像进行整合
图像融合技术主要包括像素级图像融合和特征级图像融合两类。在本文中，采用像素级图像融合技术。像素级图像融合主要分为两个步骤：
1）、归一化
将不同大小、不同分辨率的图像转化为相同大小、相同分辨率的图像。实验中采用的方法为双线性插值。
2）、融合
将已归一化的图像进行融合，最终得到融合后的图像。实验中采用的方法为加权平均法。加权平均法的基本思想是，不同角度视角下的图像对纤维取向具有不同的贡献，因此根据视角不同给予不同的权值，最终得到融合后的图像。如图2所示。
（三）非织造材料纤维取向分析
利用融合后图像，可通过图像处理方法得到纤维取向。首先，对融合后的图像进行二值化处理，将纤维区域转化为白色像素点，非纤维区域转化为黑色像素点。接着，对原图像进行灰度化处理，将像素点的灰度值表示为纤维取向角。最后，通过图像处理方法计算纤维取向角的分布情况。如图3所示。
三、实验
为验证本文提出的方法的准确性和效率，实验选取了3种类型的非织造材料进行纤维取向分析。实验结果表明，本文所提出的方法具有高准确度、高稳定性和高效率，可应用于非织造材料的纤维取向分析。
四、结论
本文提出了一种基于图像融合技术的非织造材料纤维取向分析方法。该方法通过织造技术将纤维排列的位置控制在一定范围内，再利用图像融合技术对不同视角下的图像进行整合，最终得到高精度的纤维取向分析结果。实验结果表明，该方法具有高准确度、高稳定性和高效率，可应用于非织造材料的纤维取向分析。
参考文献：
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