一種機(jī)織物密度自動測量方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種機(jī)織物密度自動測量方法，它包括粗略測量和精確測量兩個步驟：粗略測量主要通過亮度投影曲線來獲取粗略的經(jīng)緯紗根數(shù)；精確測量則是在粗略測量的基礎(chǔ)上，通過對原機(jī)織物圖像中的子圖像單獨進(jìn)行投影來獲取亮度投影曲線，再通過計算這些曲線在水平方向的累計波峰個數(shù)來獲取精確的經(jīng)緯紗根數(shù)，以此計算經(jīng)緯紗密度。該方法不僅能快速實現(xiàn)單色機(jī)織物、單系統(tǒng)多色機(jī)織物和雙系統(tǒng)多色機(jī)織物密度的自動測量，且測量誤差較小，能夠滿足實際生產(chǎn)的需要。
【專利說明】一種機(jī)織物密度自動測量方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬圖像分析處理領(lǐng)域，應(yīng)用于紡織品織造參數(shù)自動分析與識別領(lǐng)域，涉及 一種機(jī)織物密度自動測量方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 機(jī)織物密度包括經(jīng)紗密度和緯紗密度，是機(jī)織物最基本的結(jié)構(gòu)參數(shù)，分別是指 l〇cm長度內(nèi)經(jīng)、緯紗的總根數(shù)。傳統(tǒng)的機(jī)織物密度測量主要依靠人工，使用照布鏡或織物密 度分析鏡來統(tǒng)計紗線根數(shù)，這種方法效率較低，且容易出錯。隨著數(shù)字圖像處理與模式識別 技術(shù)的發(fā)展，基于圖像分析的機(jī)織物參數(shù)的自動測量成為了可能。目前，機(jī)織物密度的自動 測量方法可以按機(jī)織物的類型分成三類：單色機(jī)織物、單系統(tǒng)多色機(jī)織物和雙系統(tǒng)多色機(jī) 織物密度的自動測量。
[0003] 單色機(jī)織物密度的自動測量方法主要有：中值濾波法、基于亮度投影曲線的方 法、基于灰度共生矩陣的方法、傅立葉變換法、小波變換法等。然而這些方法并不適用于多 色機(jī)織物的密度測量。
[0004] 在單系統(tǒng)多色機(jī)織物密度自動測量中，常用的方法是在RGB或Lab顏色空間上使 用模糊C均值聚類算法，首先將機(jī)織物圖像劃分成單色和混色區(qū)域，再分別應(yīng)用投影法和 相關(guān)系數(shù)法來獲取機(jī)織物密度。當(dāng)存在顏色相近的紗線時，模糊C均值聚類算法并不準(zhǔn)確， 且該方法不能適用于雙系統(tǒng)多色織物的密度測量。
[0005] 對于雙系統(tǒng)多色機(jī)織物，常用方法是基于梯度圖像和彩色梯度圖像的概念，利用 彩色梯度圖像，通過相關(guān)性和灰度投影理論，對雙系統(tǒng)多色織物的進(jìn)行密度識別。該算法對 于多色機(jī)織物的密度測量精度較高，但需要繁瑣的預(yù)處理操作。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的就是為了克服現(xiàn)有檢測方法不足，提出了一種機(jī)織物密度自動測量 方法。本發(fā)明包括粗略測量和精確測量兩個步驟：粗略測量主要通過亮度投影曲線來獲取 粗略的經(jīng)緯紗根數(shù)；精確測量則是在粗略測量的基礎(chǔ)上，通過對原機(jī)織物圖像中的子圖像 單獨進(jìn)行投影來獲取亮度投影曲線，再通過計算這些曲線在水平方向的累計波峰個數(shù)來獲 取精確的經(jīng)緯紗根數(shù)，以此計算經(jīng)緯紗密度。該方法不僅能快速實現(xiàn)單色機(jī)織物、單系統(tǒng)多 色機(jī)織物和雙系統(tǒng)多色機(jī)織物密度的自動測量，且測量誤差較小，能夠滿足實際生產(chǎn)的需 要。
[0007] 本發(fā)明的一種機(jī)織物密度自動測量方法，其特征包括粗略測量和精確測量兩個步 驟：
[0008] 粗略測量：
[0009] (1)將尺寸為MXN(像素）的原機(jī)織物圖像A轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間，并提取其中的 亮度分量，記為V(i，j)，其中i，j分別為V的行和列坐標(biāo)取值（1彡i彡M，1彡i彡N);
[0010] (2)對V(i，j)沿堅直方向進(jìn)行投影，獲得亮度投影曲線，記為P(j)

【權(quán)利要求】
1. 一種機(jī)織物密度自動測量方法，其特征包括粗略測量和精確測量兩個步驟： 粗略測量： (1) 將尺寸為MXN(像素）的原機(jī)織物圖像A轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間，并提取其中的亮度 分量，記為V(i，j)，其中i，j分別為V的行和列坐標(biāo)取值（1彡i彡M，1彡i彡N); (2) 對V(i，j)沿堅直方向進(jìn)行投影，獲得亮度投影曲線，記為P(j)
(3) 對亮度投影曲線P(j)采用LOESS回歸進(jìn)行平滑處理，平滑所用窗口寬度為屯，并 記平滑后的曲線為P' (j); (4) 統(tǒng)計曲線P' (j)中的波峰個數(shù)，即為原機(jī)織物圖像A中的經(jīng)紗粗略根數(shù)，記為 精確測量： (5) 將V(i，j)沿水平方向均勻地分割為s個子圖像，記為Tk(i，j)，其中k= 1，2. ..s， 代表各子圖像的序號 (2) Tk (i, j) = V (s X (k-1) +i, j) (k = 1. . . s i = 1. . . M j = 1. . . N) (3) 其中，a為子圖像分割控制參數(shù)，根據(jù)操作經(jīng)驗在區(qū)間[0.5, 2]內(nèi)選定效果較好，『1.為 向上取整運(yùn)算符； (6) 將每個子圖像Tk(i，j)沿堅直方向進(jìn)行投影，獲得各自的亮度投影曲線，記為Qk(j)
(7) 對所得投影曲線Qk(j)采用LOESS回歸進(jìn)行平滑處理，平滑所用窗口寬度為d2，并 記平滑后的曲線為Q' k(j); (8) 統(tǒng)計所有曲線Q' k(j)沿水平方向上的累計波峰個數(shù)，記為N(j); (9) 對N(j)采用LOESS回歸進(jìn)行平滑處理，平滑所用窗口寬度為d3，記平滑后的曲線 為 N' （j); (10) 統(tǒng)計曲線N' (j)中的波峰個數(shù)，即為原機(jī)織物圖像中經(jīng)紗的精確根數(shù)，記為& ; (11) 將原機(jī)織物圖像A沿中軸線旋轉(zhuǎn)90°，并記旋轉(zhuǎn)后的圖像為A1，然后以AT代替原 機(jī)織物圖像執(zhí)行步驟（1)?步驟（10)以獲得原機(jī)織物圖像A的緯紗精確根數(shù)，記為nw; (12) 求解機(jī)織物圖像經(jīng)紗密度Dj (根/10cm)， Dj = lOXn/ff (5) Dw=10Xnw/H (6) 其中，W(cm)為原機(jī)織物圖像實際水平寬度，H(cm)為原機(jī)織物圖像實際堅直高度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)織物密度自動測量方法，其特征在于，原機(jī)織物可為 所有品種的單色織物和多色織物。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)織物密度自動測量方法，其特征在于，原機(jī)織物圖像 中的行方向為緯紗排列方向，列方向為經(jīng)紗排列方向。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)織物密度自動測量方法，其特征在于，原機(jī)織物圖像 顏色空間格式為RGB。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)織物密度自動測量方法，其特征在于，所用的平滑處 理方法為LOESS(Locally Weight Regression)回歸算法，其中平滑所用窗口寬度選取依據(jù) 如下： 窗口寬度屯的選取原則： di = y^M/H (7) 其中，L為數(shù)據(jù)光滑控制參數(shù)，根據(jù)操作經(jīng)驗在區(qū)間[〇.〇1，0.03]內(nèi)選定效果較好； 窗口寬度d2的選取原則： d2 = y 2 X N/nr (8) 其中，Y2為數(shù)據(jù)光滑控制參數(shù)，根據(jù)操作經(jīng)驗在區(qū)間[1，2]內(nèi)選定效果較好； 窗口寬度d3的選取原則： d3 = Y 3 X N/nr (9) 其中，Y3為數(shù)據(jù)光滑控制參數(shù)，根據(jù)操作經(jīng)驗在區(qū)間[1，2]內(nèi)選定效果較好。
【文檔編號】G06T7/40GK104346818SQ201410584359
【公開日】2015年2月11日 申請日期:2014年10月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月27日
【發(fā)明者】潘如如, 高衛(wèi)東, 張 杰, 王靜安, 周建 申請人:江南大學(xué)