[发明专利]基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法

说明书

本发明涉及一种基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，先采集针织物图像并将其转化为灰度图像，再对灰度图像进行两次处理后计算参数D，以参数D表征条阴状不匀的程度；灰度图像包括条阴区、非条阴区的高灰度值区域和非条阴区的低灰度值区域；第一次处理即将灰度图像中非条阴区的高灰度值区域的像素点变为纯白点；第二次处理即将灰度图像中非条阴区的低灰度值区域的像素点变为纯白点；参数D的计算公式为：D＝ΣB/A，其中，ΣB代表灰度图像中灰度值为0的像素点的个数，A代表灰度图像中像素点的总个数。本发明的基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，简单易行，准确客观，可广泛应用与针织物布面条阴状不匀程度的检测。

技术领域

本发明属于卷曲纤维技术领域，涉及一种基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法。

背景技术

三维卷曲纤维又称螺旋状卷曲纤维，具有优良的蓬松性和回弹性，还可以提高纤维加工时的抱合力以及织物的尺寸稳定性。三维卷曲纤维一般通过复合纺丝法或非对称冷却法制备。

三维卷曲长丝纱线的外观形态是整齐的螺旋纱段和纤维混乱排列纱段的随机组合，不同纱段的表面形态结构、纤维倾斜状态的差异，引起纱线反光效果的不同，从而在织物特别是针织物布面产生随机性的条阴状不匀。

条阴状不匀检测目前依靠人工目测，劳动强度大、检测效率低，而且全凭检测人员主观判断、并无定量的检测标准。

因此，研究一种针织物条阴状不匀的定量检测方法具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中针织物条阴状不匀检测依靠人工目测、无定量检测标准的问题，提供一种基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法。

为达到上述目的，本发明采用的方案如下：

基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，先采集针织物图像并将其转化为灰度图像，再对灰度图像进行两次处理后计算参数D，以参数D表征条阴状不匀的程度；

灰度图像包括条阴区、非条阴区的高灰度值区域和非条阴区的低灰度值区域(非条阴区整体划分为两个区域，灰度值较高的区域为高灰度值区域，灰度值较低的区域为低灰度值区域，“高”、“低”都是相对而言)；

第一次处理即将灰度图像中非条阴区的高灰度值区域的像素点变为纯白点；第二次处理即将灰度图像中非条阴区的低灰度值区域的像素点变为纯白点；

参数D的计算公式为：D＝ΣB/A，其中，ΣB代表灰度图像中灰度值为0(灰度值0为纯黑，255为纯白)的像素点的个数，A代表灰度图像中像素点的总个数。

作为优选的技术方案：

如上所述的基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，针织物为坯布或匀染针织物。

如上所述的基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，采集针织物图像前，沿针织物的长度方向和宽度方向施加张力使织物平整，张力的单位为g/m，张力的数值为针织物克重数值的1/5～1/10，克重的单位为g/m²。

如上所述的基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，采集针织物图像时，采用照明光源进行照明，照明光源的入射角为30～75°。

如上所述的基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，采集针织物图像时，保持照明光源的位置不变，将针织物围绕针织物平面的法向相对转动360°，并在转动过程中采集多张针织物图像，一张针织物图像对应一个参数D，以参数D的最大值表征条阴状不匀的程度。

如上所述的基于图像处理的针织物条阴状不匀的定量表征方法，将针织物图像转化为灰度图像即将针织物图像转化为256级灰度图像。