基于图像处理的织物起毛起球分级研究.docx

基于图像处理的织物起毛起球分级研究
基于图像处理的织物起毛起球分级研究
摘要：
织物起毛起球是商品质量的一个重要评估指标。本论文基于图像处理技术，通过对织物图像的分析和处理，实现了对织物起毛起球程度的精确分级。首先，对织物图像进行预处理，包括灰度化、滤波和边缘检测等步骤；然后，使用纹理特征提取算法提取图像中的起毛起球特征；最后，使用支持向量机算法对提取的特征进行分类，实现对织物的起毛起球程度进行分级。实验证明，本文方法能有效地实现对织物起毛起球程度的准确分级，为商品质量的评估提供了一种新的技术手段。
关键词：图像处理；织物起毛起球；分级；纹理特征；支持向量机
引言：
织物起毛起球是一个织物表面出现的一种普遍现象，主要是由于纤维在使用过程中摩擦产生的。起毛起球的程度直接影响到织物的外观和舒适性，对于消费者来说，起毛起球程度轻微的织物具有更好的质量感。因此，对织物起毛起球程度的准确评估和分级对于评估织物的质量具有重要意义。
图像处理技术在纺织行业的应用已经逐渐增多，其可以通过对织物图像的分析和处理，提取有关起毛起球的特征，并进行分级。在现有的研究中，往往使用纹理特征来描述织物起毛起球的程度，例如颜色分布、纹理矩等。然而，传统的纹理特征提取方法存在一定的局限性，在分析复杂织物图像时表现不佳。因此，本论文将结合支持向量机算法，通过对纹理特征进行分类，实现对织物起毛起球程度的准确分级。
方法：
1.图像预处理
织物图像通常具有复杂的纹理和噪声，首先需要将彩色图像转换为灰度图像，消除颜色对起毛起球特征的影响。然后，可以对图像进行滤波处理，去除噪声和细节，使特征更加突出。最后，使用边缘检测算法提取图像的边缘信息，为后续的特征提取做准备。
2.纹理特征提取
基于图像的纹理特征对织物的起毛起球程度描述较为准确。本论文使用局部二值模式算法提取织物图像的纹理特征，该算法可以描述图像中纹理的空间局部性。通过计算局部二值模式的直方图，可以得到织物图像的纹理特征。
3.特征分类
提取的纹理特征作为输入，使用支持向量机算法对织物图像进行分类。支持向量机是一种常用的分类算法，其通过构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。在本论文中，使用支持向量机算法将织物起毛起球的程度分为多个级别，实现对织物的精确分级。
结果与讨论：
本论文在多种不同类型的织物图像上测试了所提出的方法。实验结果表明，所提出的方法能够准确地对织物的起毛起球程度进行分级。与传统的纹理特征提取方法相比，本方法具有更好的分类性能和鲁棒性。这是由于支持向量机算法能够更好地处理高维数据，对于复杂的织物图像表现出更好的分类效果。
结论：
本论文基于图像处理技术，通过对织物图像的分析和处理，实现了对织物起毛起球程度的精确分级。实验证明，所提出的方法能够有效地评估织物的起毛起球程度，为商品质量的评估提供了一种新的技术手段。未来的研究可以进一步拓展该方法在其他领域的应用，实现对复杂材料的特征提取和分类。