浅谈图像识别技术在纺织品检验中的应用

         图像识别技术在军事、国防、医学、各种安全工作中发挥着巨大作用, 在高科技方面的应用很广泛。利用计算机解决纺织行业中的诸如纤维材料性能检测、纱线性能检测、半制品检测等各种技术问题, 可获得比人工检测更迅速、更精确的结果。本文简述纺织品检验中计算机图像处理技术的应用现状。

1．织物疵点检验 

纺织品检验中织物疵点检验是重要的检验项目之一, 目前基本用人工北光检测或机械灯光检测, 也就是检验人员在没有眩光的北面窗旁或日光灯照明条件下按照自己经验和织物评分、评等标准对织物等级做出评定, 并填写各种织物疵点报表。这种方法存在劳动强度大、漏检率高、受检验人员主观因素影响大, 难以得到准确的检验结果。而用计算机图像识别技术进行检验工作可以弥补这方面缺陷。织物疵点的图像识别是指按照某一种算法对织物表面图像进行处理并识别出疵点种类、程度等的方法。织物疵点自动控制“图像识别” 是对织物质量进行控制和实现织造及检验工序自动化、无人化的关键环节。 

国外织物疵点识别的主要研究方向可以归纳为以下三种： 

1.   用图像识别技术对织物表面疵点进行识别并自动评价织物表面疵点图像识别技术研究, 主要引进其他领域里所用的计算机模式识别方法。

2.  用图像识别技术对织物质量进行在线检测织物疵点形成的原因是多方面的, 大部分疵点是在织造过程中形成的, 这主要起因于织机的性能不良、原料问题及挡车工的操作不当。如果在织造过程中能及时地检测出这些疵点, 并对织机和操作进行调整, 则不仅可以大限度地减少这些疵点对织物质量造成的损害, 而且可以减轻验布车间工人繁重的修补工作。

3.  用图像识别技术对织物表面起毛情况进行评价目前国外学者在用图像识别技术对织物表面起毛情况进行评价方面也有研究。一般织物表面起毛是用人眼进行主观评价的, 但用图像识别技术可以更精确、快速地得到评价结果。

2.　丝线匀度、洁净、清洁度检验 

匀度、洁净、清洁度检验是生丝检验中的重要项目之一。现行的检验方法是先将丝条绕在黑色底板上形成丝片, 由检验者在一定距离处用肉眼观察丝片上黑白条纹的宽狭与深浅,然后通过与标准匀度样板比较, 按匀度各度变化条数给出其应得的等级，而用图像识别方法可以提高检验速度和检验的准确性。 

3.　混纺纱中各纤维的识别 

在贸易和其它领域中常需要鉴别混纺纱中各纤维以及它们的比例。目前用得较多的是用化学或用显微镜对纤维进行鉴别, 其工作量大, 效率低。而图像识别技术对此类测试有很大的帮助。 

4.　棉网棉结检验

   梳棉半制品的质量被认为是影响成纱质量的关键之一。传统上, 人们一直用人工手拣结杂作为生条质量指标之一, 并以此判别梳棉机的工作情况。目前这项工作可以由计算机来代替。其方法是:因为棉网中棉结的存在,对光线的反射程度有差别的, 相应的在图像当中也存在灰度差异, 先对图像进行边缘提取操作;然后根据棉结实际尺寸和灰度级设定棉结的灰度阈值和面积阈值, 再对整个图像进行扫描, 并按照所设定的阈值对棉结进行判断和统计。

 展望

   总的来说, 随着计算机科学技术的发展, 以前靠人工来完成的很多纺织品检验工作现在可以用计算机来代替。由于计算机图像识别技术的优越性, 今后纺织行业中必然会愈来愈多地使用该技术, 特别是在纺织行业中各种新型织机的出现需要更精确的、及时的检测手段来完成某些工作并保证产品质量。

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