机织物组织结构的识别

机织物组织结构的识别

论文题目: 机织物组织结构的识别

论文类型: 硕士论文

论文专业: 控制理论与控制工程

作者: 李维

导师: 周俊,徐嗣鑫

关键词: 数字图像处理,组织结构,机织物,纹理分析,小波分解

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文以华茂纺织股份有限公司的机织物组织结构识别的生产需求为应用背景,针对平纹、斜纹、缎纹的单层机织物,通过采集图像,对其进行数字图像处理,探寻出识别机织物的组织结构和经纬线密度的方法。首先,为了适应机织物图像采集和识别的要求,要选择合适的图像采集装置。本实验在图像采集装置上组合采用了尼康微距数码照相机4500和体视显微镜,并且配备了侧照明光源。这样选择图像采集装置的目的是使采集的图像在放大倍数上适中,能够清晰地观察到织物的纹理,又不保留太多的细节而影响了主要信息的提取。然后,本文根据机织物在光照下表面凸凹这一特性反映在二维图像上的灰度的差异,尝试从织物灰度图像中识别出经纬密度和织物的组织结构。在经纬线密度的识别上,采用谱估计的周期图法求经纬线根数和经纬线密度;在机织物的组织结构识别上,利用数字图像处理的基本方法,根据织物图像的特点,本文提出了如下的识别组织结构的三种处理方案:基于图像分割和数学形态学处理的方法、基于区域分块处理的方法和基于小波分解特征提取的方法来求取组织结构。实验结果表明,这些方案对单层的基本机织物组织结构的识别是有效的。最后,本文叙述了对机织物识别的总结和展望。

论文目录:

中文摘要

Abstract

第一章 引言

1.1 课题的来源及研究意义

1.2 织物和织物组织的概念及分类

1.3 本课题在国内外的研究动态

1.4 人眼与计算机在识别及理解上的差异

1.5 课题研究的内容和方法

第二章 数字图像处理概述

2.1 数字图像的概念及其数学描述

2.2 数字图像处理的内容

2.3 数字图像处理的基本方法

2.4 纹理描述及其分析

第三章 机织物图像的采集和预处理

3.1 织物样品的准备

3.2 图像采集装置

3.3 图像的采集

3.4 图像预处理

第四章 经纬密度的识别

4.1 谱分析

4.2 经纬线根数和密度的计算

第五章 机织物组织结构的识别

5.1 基于图像分割和数学形态学处理的方法求组织结构

5.2 基于区域分块处理的方法求组织结构

5.3 基于小波分解特征提取的方法求取组织结构

第六章 结束语

参考文献

致谢

作者在学期间发表的论文

发布时间: 2007-06-11

参考文献

  • [1].机织物组织点自动识别的研究[D]. 马天宾.东华大学2009
  • [2].基于图像处理的机织物组织自动识别的研究[D]. 张江丰.浙江大学2013
  • [3].基于图像处理的机织物组织结构识别与分类[D]. 王静.西安工程大学2012
  • [4].机织物纹理识别方法研究[D]. 葛鑫.河北工业大学2015
  • [5].基于数字图像处理的织物组织结构自动识别研究[D]. 邓淇英.西安工程大学2016
  • [6].基于无网格方法的数字图像处理研究[D]. 高松森.天津大学2018
  • [7].基于数字图像处理技术的Voronoi单元夹杂信息的研究[D]. 姚杨勇.昆明理工大学2018
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  • [9].基于数字图像处理的溶液pH值检测系统设计与实现[D]. 李岚.河北科技大学2018
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