[发明专利]一种纺织品纤维成分自动化分析方法及系统

权利要求书

1.一种纺织品纤维成分全自动分析方法，其特征在于，

A、实验预处理配置工作完成之后，由分析装置及控制单元控制XYZ高精度电动平台的Z轴扫描聚焦，控制XYZ高精度电动平台沿X轴Y轴方向的移动，自动三轴扫描式采集清晰图像；

B、通过场景识别算法判定是否运动到场景终点，是则进入C，否则实验结束；

C、基于清晰图像自动提取目标，通过算法自动测量、识别、计数；

D、记录数据完成实验，并输出纤维成分分析结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的基于清晰图像自动提取目标，通过算法自动测量、识别、计数，包括：

C1、获取一个或多个数量清晰图像，通过实时生成待分析数据，直至当前场景取图完成；

C2、判别当前场景对应扫描采样中最清晰的图像，输出图像清晰度判别结果；

C3、判别场景是否有效，无效则直接返回无效结果；有效则进入C4；

C4、分析纤维目标位置信息，并输出有效场景上对应目标的结果和轮廓信息；

C5、判别当前场景对应扫描采样中局部最清晰的纤维目标，并输出局部清晰判别结果；

C6、进行清晰目标自动提取，并输出提取的清晰目标；

C7、进行直径自动测量，并输出直径测量结果；

C8、进行目标自动定性判别，输出目标定性结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述的判别当前场景对应扫描采样中最清晰的图像，包括：通过图像梯度信息计算出对应被测图像清晰度值；

所述的判别场景是否有效，包括：通过深度学习网络模型进行分析判别场景是否有效，将得到的一个或多个最清晰的图像经过有效场景判别，分别得到三个类别，即简单、复杂、背景；

所述的分析纤维目标位置信息，包括：通过深度学习网络模型进行分析纤维目标位置信息；

所述的进行清晰目标提取，包括：通过自动返回对应坐标位置，进行清晰目标自动提取；

所述的进行直径测量，包括：通过获取目标中心点垂直投影与清晰目标轮廓形成交点，再通过空间坐标转换关系计算出两交点的直线距离，自动输出直径测量结果；

所述的进行目标定性判别，包括通过深度学习分类网络，同时获得预测的目标类别可以是一类或多类。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的类别至少包括：羊绒、山羊绒、山羊毛、羊驼毛、兔毛、粗兔毛、牦牛绒、牦牛毛、驼绒、驼毛、马海毛、蚕丝、棉、锦纶、腈纶、涤纶、粘胶、亚麻、苎麻、罗布麻、大麻、天丝、乙纶、丙纶、二醋酯、三醋酯、铜氨、骆驼绒、骆驼毛、粗山羊绒、粗牦牛绒、粗驼绒、粗腔毛、绵羊毛、莫代尔纤维、莱赛尔纤维等。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的通过深度学习网络模型进行分析判别场景是否有效还包括图像预处理的过程，其输入的图像像素要求为N*M，所述的N、M为大于1的自然数。

6.一种含如权利要求1至5所述的纺织品纤维成分全自动分析系统，其特征在于，该系统包括：光学显微镜、照明系统，含图像采集模块的相机、用于控制X轴Y轴和Z轴运动的控制单元、分析装置、与主机连接的显示单元、嵌入在光学显微镜的XYZ高精度电动平台；

其中,所述的相机与光学显微镜配合安装，与主机连接，用于实时采集纤维图像；

所述的控制单元连接XYZ高精度电动平台，并与主机连接，用于实现对三轴的控制；

所述的分析装置包括控制模块、算法模块、实验结果管理模块，通过控制模块采集相机输出的实时图像，通过控制单元控制XYZ高精度电动平台的Z轴聚焦，控制XYZ高精度电动平台沿X轴Y轴方向的移动，自动三轴扫描式采集清晰图像，并基于清晰图像由算法模块自动提取目标，通过算法自动测量、识别、计数，通过实验结果管理模块记录数据完成实验，并输出纤维成分分析结果。