图像处理技术在纺织测试中的应用举例
纺织品-亚麻纤维-组成成分的检测方法
纺织品-亚麻纤维-组成成分的检测方法1. 引言1.1 概述纺织品作为人们日常生活中不可或缺的一部分，其质量和成分检测对于确保产品质量和消费者利益至关重要。
亚麻纤维是一种古老而珍贵的天然纤维，具有优秀的性能和广泛的应用领域。
因此，如何准确检测亚麻纤维的组成成分成为了当前研究的热点之一。
1.2 文章结构本文将从以下几个方面来介绍亚麻纤维组成成分的检测方法。
首先，我们将简要介绍亚麻纤维的定义、特点以及原料来源与生产过程。
接着，我们将对目前已有的组成成分检测方法进行综述，包括纤维形态检测方法、化学成分分析方法以及物理性能测试方法等。
在此基础上，我们还将展望未来亚麻纤维组成成分检测方法研究的发展趋势，并重点探讨新兴技术、基于人工智能的检测方法以及可持续发展和环保方面的改进措施。
1.3 目的本文的主要目的是系统性地总结和介绍亚麻纤维组成成分检测方法的现状和研究进展，并展望其未来的发展方向。
通过深入了解亚麻纤维检测方法，可以为相关行业提供准确、可靠的质量检测手段，推动纺织品产业的可持续发展。
对于科学研究人员和生产企业而言，本文将具有重要的参考价值，并促进相关领域的创新与发展。
------------------注：本文使用纯文本格式回答, 不包含任何网址或markdown语法.2. 亚麻纤维简介：2.1 定义和特点：亚麻纤维是一种天然纤维，源自亚麻植物（学名：Linum usitatissimum）的茎部。
它是一种具有较高强度、柔软度和耐用性的纤维。
与其他纤维相比，亚麻纤维具有出色的吸湿性和排湿性能，可以快速吸收和释放水分。
2.2 原料来源与生产过程：亚麻植物主要生长在温带气候下，如欧洲、中国、俄罗斯等地。
其最常见的品种为作为纺织原料使用的蓝亚麻。
亚麻纤维的提取过程包括以下步骤：首先，在植物成熟后将其割下，然后通过腐蚀和解胶处理来分离出纤维束。
接下来，经过水洗、除杂和烘干等工艺处理，最终得到优质的亚麻纤维。
2.3 应用领域：由于亚麻纤维具有优异的性能特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
论文绪论
第1章绪论第一章绪论1.1 课题背景随着计算机技术的发展，工业自动化技术也得到日益加强，工业自动化水平的提高不仅极大的促进了生产的效率，而且为产品质量的提升提供了条件。
纺织染整行业已从原有的简单光电检测技术向更为复杂的图像处理技术更新，通过图像处理技术实现对织物全面而细致的检测。
图像处理技术在纺织中的应用主要集中在纱线混纺比测试、织物外观评价、织物瑕疵检测和织物密度及结构检测等方面。
在纺织染整行业中，许多企业遭受产品的一次合格率低，纬斜、门幅与克重等质量指标不达标的困扰。
产品不合格造成的返修，大大增加了产品生产成本，质量指标波动较大将直接导致织物档次降级[1]。
究其原因是企业生产过程缺乏产品质量指标的在线检测与控制。
福建省纺织工业“十二五”发展规划[3]也加大了对染整后整理中产品质量指标在线检测控制的支持力度，希望通过技术创新，升级染整生产设备，提高产品档次，增强企业竞争力，推进染整产业的升级。
染整的工艺流程概括起来为“漂、染、印、整”[2]。
其中后整理工艺是提高产品附加值的一道重要工序，包括烘干、热定型、预缩等主要工艺。
而热定型工艺对产品品质起着决定性作用。
热定型是利用合成纤维的热塑性，将织物在一定的张力下加热到所需温度，并在此温度下加热一定时间，然后迅速冷却，使织物的尺寸形态达到稳定的过程。
现阶段热定型工艺中对织物的处理所需的工艺参数都是通过操作人员的经验给出，在生产过程中通过反复的人工测量克重、门幅等质量指标对运行参数进行校正，直到指标符合客户订单的要求。
这一调节过程不仅存在较大的滞后性，而且在参数确定后很少再进行技术指标的检测，因而造成同批次织物成品质量指标波动大，甚至不达标的情况，大大降低了产品一次合格率。
在实际生产中我省染整企业弹力针织物热定型的一次合格率普遍不足70%，由于不合格产品的返修成本远高于正常生产成本，因此很大程度上增加了产品成本，压缩了企业的利润空间。
如果在成品检测阶段没有发现问题，在交付客户后引起退货索赔等问题，这样造成的损失更是巨大。
基于图像处理技术的纬平针织物结构参数测量
术来 自动 测量 针 织 物 结 构参 数 及 局 部 细 节 特征 ， 为进
一
ｍａｌｂ 法格 式为 Ｉ ｍｒａ （ｔｓ． ｍｐ ） 其 中 ｔ 语 ａ —ｉ ｅｄ ‘ｅｔｂ ’ ， １ 为原始 图像 的矩 阵。 ２２ 图像 预处 理 ． 扫描 时 由于 光照不 匀或传 输 等 引入 各种 干 扰 即 噪
・
６ ・ Ｏ
纺织科 技进展
２ １ 年第 ６ ００ 期
基 于 图 像 处 理 技 术 的 纬 平 针 织 物 结 构 参 数 测 量
花 勇 ， 海 如 龙
（ 东华大学 纺织学 院， 上海 ２ ０ ５ ） ００ １
摘
要 ： 讨 了用 图 处理技 术测量 纬平针织物的密度、 线直径 、 圈长度 、 探 像 纱 线 未充满 系 和面积孔 隙率等结构 参数 数
度 的 中央值 作 为输 出灰 度 ， 种 方 法 既 可 除 去 原 始 图 这
ｍ＝ｓ ｅＫ１ １ ； 中 ｍ 为纵 向组 织循 环 数 。 ｉ （ ，）其 ｚ
像 中尖 锐 的 噪 声 ， 可 保 持 图像 边 缘 清 晰 ， 图 ３所 又 如
示。
Ｊ ＝ｍｅｆｔ（ ，ｍ，］ ， 中 Ｊ ｄｌ ｇ ｉ２ ｎ ）其 为平 滑后 的图像 ， ｍ，］ ｎ 为制定滤波器窗 口的大小 ， 缺省为 ３ 。 ×３
值， 通过对 织物图像运 用灰度化 、 中值滤波、 二维小波变换等 算法， 提取 出波峰 点， 而求得 密度 、 进 直径等参数值 ； 同时与人
工测量的结构参数值对 比， 明该技 术可快速 、 表 准确地 实现针织物结构参数 的测量 。
关键词 ： Leabharlann 像 处 理 ； 小波 变换 ； 平针 织物 ； 物 密度 ； 圈 长度 纬 织 线 ．
FFT和Hough变换在织物纹理方向检测上的应用_王蕾
对常见组织 （平 纹 、 斜 纹） 的织物进行讨论。如图 1 所 示， 平纹织物由经纱和纬纱一上一下交织形成。在织物 图像中， 一般习惯于将纬纱方向置于平行于 x 轴的 0°方 向， 经纱方向置于平行于 y 轴的 90° 方向。本文定义纬 纱方向为 θ w ， 经纱方向为 θ j ， 经纬纱夹角为从纬纱方向 逆时针旋转到经纱方向的角度 θ jw 。斜纹织物除了经、
10] 里叶变换[3， 及其反变换为：
F (u, v) = 1 MN f (m n) =
M - 1N - 1 m=0n=0
- i2π æ mu + nv öù （8） å å f (m n)exp é N øû èM ë
ê ú ê ú
M - 1N - 1 u=0 v=0
i2π æ mu + nv öù å å F (u v)exp é N øû ë èM
E (u v) = | F (u v) | = R2 (u v) + I 2 (u v)
2
（7）
连 续 信 号 f ( x y) 经 过 抽 样 后 成 为 二 维 离 散 信 号
{ f (m n)|m = 0 1 M - 1 n = 0 1 N - 1}， 其离散傅
基金项目： 高等学校博士学科点专项科研基金 （No.20120093130001） ； 国家自然科学基金青年科学基金项目 （No.61203364） ； 江苏省 2011 年度普通高校研究生科研创新计划项目 （No.CXZZ11_0472） ； 江苏省 2012 年度普通高校研究生科研创新计划项目 （No.CXZZ12_0748） 。 作者简介： 王蕾 （1987—） ， 女， 博士研究生， 主要研究领域为纺织数字图像技术； 厉征鑫 （1987—） ， 男， 博士研究生， 主要研究领域为 纺织数字图像技术； 刘建立 （1980—） ， 男， 博士， 副教授， 主要研究领域为纺织数字图像技术； 高卫东 （1959—） ， 男， 博士， 教授， 主要研究领域为纺织数字图像技术。 E-mail： gaowd3@ 收稿日期： 2014-01-20 修回日期： 2014-03-25 文章编号： 1002-8331 （2014） 18-0039-05 CNKI 网络优先出版： 2014-04-09， /kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0332.html
图像处理技术在纺织品瑕癖检验中的应用
满 足 现 代 化 纺织 工 业 生 产 的快 速 要 求 ０ 。 。 通 过 加 强对 纺 织 品 的 检 测相 关 理 论 及 应 用 技 术 的 研 究 ， 够 有 助 能
于提 高 有 关 行业 的效 率 ． 约成 本 ， 终 提 高 我 国 产 品 的 国 际 竞 争 力 。 节 最
图 １ 纺 织 品瑕 疵 示 例
４ 结 论 ．
本 纺 织 品 瑕 疵 检验 系统 已在 实 验 室 生产 线 做 了初 步测 试 ， 验 结 实 此 外 ， 可 以促 进 我 国 在相 关 科 技 领 域 的 发 展 ， 小 与 发 达 国 家 的 差 果 表 明 ， 系 统 的 平 均识 别 率 达 到 ８％以 ｊ。 别 率 较 高 ， 以满 足 绝 还 缩 本 ３ ：识 可 距 ， 尽 快 开 发 出具 有 自主 知识 产 权 的应 用 系 统 奠定 基 础 。 为 大 多数 生产 线 的 质 量 监控 要 求 。 系 统 具 有较 好 的 自学 习 能力 以及 较 该
关重要。 然而 ， 着 人 民 生 活水 平 的 日益 提 高 ， 类 对 纺 织 品 的 质量 要 本 系统 的 平 均识 别 率 达 到 ８％ 以上 。 随 人 ３
求 越 来 越高 。 因此 ， 强 对 纺 织 品 的 检 测 对 提 高 我 国纺 织 品 的整 体 质 加 量 ， 强我 国纺 织 品 的综 合 竞 争 力 ， 进 纺 织 工业 持续 ， 定 的 发展 具 增 促 稳 有 十 分 重要 的现 实 意 义 。然 而 ， 目前 传 统 的 纺 织 品 缺 陷 检测 方 法 是 靠 人工进行的， 即依 赖 于人 的 眼睛 去 发 现 产 品 缺 陷 。 人 眼 可 以 准确 地 发 现 纺 织 品 的缺 陷位 置 ． 是 由于 检 测 工 作 本 身 的 单调 ， 味 ， 及人 的 但 乏 以
基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法
基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法织物瑕疵检测在纺织行业中起着至关重要的作用。
传统的人工检查方法需要大量的人力和时间，且效率低下，容易出错。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法正逐渐成为这一领域的主流。
一、引言织物瑕疵检测是纺织行业生产过程中的一个重要环节。
传统的检测方法依赖于人工目视，不仅效率低下，而且容易出错。
随着深度学习技术的兴起，基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法逐渐崭露头角。
二、深度神经网络在图像检测中的应用深度神经网络是一种模仿人脑神经系统结构的人工神经网络。
它具备自主学习和自动提取特征的能力，并在图像处理领域表现出了出色的表现。
在织物瑕疵检测中，深度神经网络能够通过学习大量的图像样本，准确地判断织物是否存在瑕疵。
三、数据集构建为了训练深度神经网络模型，需要构建一个大规模的织物图像数据集。
这些图像需要包含各种织物瑕疵，并进行标注。
数据集的构建是整个织物瑕疵检测方法的基础，需要保证数据的多样性和充分性。
四、深度神经网络模型设计针对织物瑕疵检测任务，可以使用卷积神经网络（CNN）进行建模。
CNN能够自动提取图像的特征，通过多层卷积和池化操作，得到图像的高级表示。
根据具体的需求，可以选择合适的CNN模型，如VGGNet、ResNet等。
五、模型训练与优化在数据集构建完成之后，需要将其划分为训练集、验证集和测试集。
利用训练集对深度神经网络模型进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，使得模型能够更好地适应织物瑕疵检测任务。
同时，可以采用一些优化策略，如学习率调整、正则化等。
六、织物瑕疵检测方法的评估在模型训练完成之后，需要对织物瑕疵检测方法进行评估。
可以利用测试集对模型进行测试，并计算准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型的性能。
同时，还可以与传统的方法进行比较，验证基于深度神经网络的织物瑕疵检测方法的有效性。
七、实验结果与分析在实际的织物瑕疵检测任务中，可以选择一些常见的织物图像进行测试。
应用图像处理技术对绒衫类针织品起毛起球的自动评级
应用图像处理技术对绒衫类针织品起毛起球的自动评级陆世栋; 吴丽; 石岩岭【期刊名称】《《中国纤检》》【年(卷),期】2019(000)008【总页数】3页(P73-75)【关键词】自动评级; 起毛起球; 图像处理; 绒衫类织物【作者】陆世栋; 吴丽; 石岩岭【作者单位】国家羊绒产品质量监督检验中心; 河北省纤维检验局【正文语种】中文羊绒织品以其轻便、优良的保暖性能深受消费者喜爱，但在服用过程中极易起毛起球，严重影响穿着的美观。
羊绒、羊毛及混纺类织品的产品标准中明确规定起毛起球作为产品的内在质量考核指标，测试方法为GB/T 4802.3—2008《纺织品织物起毛起球性能的测定第3部分：起球箱法》。
该试验方法采用视觉描述评级方法进行评定，具有极强的主观性。
因此，如何客观、正确地评价绒衫类织品的起毛起球等级在评定羊绒制品质量上至关重要。
本文主要针对绒衫类针织品，研究使用图像处理和模式分类技术进行起毛起球的等级评定，避免因为人的主观因素而导致评定偏差，客观准确地反映产品信息，以便更好地进行产品的质量控制，并制备起毛起球样本，通过起毛起球自动评级系统与人员目光评级的结果进行对比分析，验证起毛起球自动评级系统的可行性。
1 自动评级系统的工作原理起毛起球自动评定系统主要使用图像处理方法来进行计算。
检测过程包括图像采集、图像预处理、图像分析和特征值提取。
由于织物纹理是由经纱和纬纱相互交织而成，其表面具有规则交织的明显纹理特征。
而起球的出现会破坏这种规则纹理特征。
基于这种差异，本文提出起毛起球的检测和分级方法。
起毛起球算法的流程图，具体的处理过程如图1所示。
图1 起毛起球自动评定系统的算法流程图1.1 采集原始图像采集的原始图像见图2所示。
图2 原始图像1.2 计算图像的平均灰度值本次研究的样本包含多种颜色的织物裁片，而起毛起球检测设备使用的是灰度相机，无法采集彩色图片，因此对颜色的反映仅表现为平均灰度的不同（即图片整体的亮暗程度不同），为了加强起毛起球仪的适应性，在此做了灰度值判断，进而可以测试具有同一种纹理的多种样品。
基于摄像头采集和图像处理的机织物密度检测
观因素影响， 无法实现在线实时检测 ， 在生产技术 自
动化 的今 天 显 得 相 当落 后 ， 须 改 进 目前 国 内 亟 ２． 外对 纺织 品经纬 密度计 算 机 自动测 量均有 一定 的研
Ｔ ６８ ９５机 织 物密 度 的测 定 》 准规 定 了 ３种 ４ ６ —１９｛ 标 方法 ： 物分解 法 、 物 分析 镜法 及 移动式 织 物密 度 织 织
Ｋｅ ｏｄ ：ｚｏＪ ａ ｒ ｅ ｓ ｙ；Ｃ Ｄ ａ ｒ ｍａ ｅ ｒｃｓ ｎ ｙｗ ｒ ｓ ｕｚ￣ｆ ｂｉ ｄ ｎｉ ｅ ｃ ｔ Ｃ ｃｍｅａ；ｉ ｇ ｏｅ ｉｇ；ｏ ｌ ｅ ｅ ｃｉ ｐ ｓ ｎｉ ｔ ｔ ｎ ｎｄ ｅ ｏ
纺织品密度测试是纺织 品质量检测不可或缺的
环节之 一 ， 是指 测定 １ ｍ 长纺 织 品 的经纬 线根 数 ， ０ｃ 尤其 是 出 口织 物对 这 项 指标 的 要 求 更 为 严 格 ． Ｂ／ Ｇ
摘要 ： 用 Ｃ Ｄ摄 像 头拍 摄机 织物 图像 ， 据 其特 性 进行 图像 处 理 ， 采 Ｃ 根 自动 寻找 条 纹 方 向 并旋 转 图
像． 通过运 用误 差 处理 的方 法 ， 到精 确 的织物 经 纬密度 ． 究结果 表 明 ， 得 研 拍摄 一 幅 图像 即可快速 得 到 织物 的经纬 两 个方 向的 密度 ， 比傅 里 叶变换 和 小波 变换 计 算量 小 ， 并可 以用 于 实际生产 过程 中的
文章 编 号 ：０ ７ ７ ５ ２ ０ ｝２ １ １ ４ １０ —６ ３ （０ ７ ０ —０ ７ —０
基 于 摄 像 头 采 集 和 图像 处 理 的 机 织 物 密 度 检 测
周 果 ， 李湘 宁 ， 徐 欢 ， 黄 中和
２０９ ） ０ ０ ３ （ 上海理工大学 光学与电子信息工程学 院 ， 上海
纤维和纺织品测试技术-2-纤维长度测量
06
结论
纤维长度测量的未来发展方向
技术创新
随着科技的不断进步，纤维长度测量技术将朝着更高效、更准确、更自动化的方向发展。 例如，利用人工智能和机器学习算法进行数据处理和分析，提高测量精度和效率。
多元化应用
纤维长度测量技术的应用领域将不断扩大，不仅局限于纺织行业，还将拓展到其他领域， 如生物医学、环保等。
电子测量设备
电子显微镜
利用电子显微镜观察纤维，通过计算机软件进行长度测量， 精度高。
激光扫描仪
利用激光扫描仪对纤维进行扫描，通过计算机软件进行长度 测量，精度高且速度快。
05
纤维长度测量应用
纺织品质量检测
纤维长度是影响纺织品质量的重要因 素，通过测量纤维长度，可以评估纺 织品的品质和性能。
纤维长度的不均匀性会影响纺织品的 加工性能和成品质量，因此需要准确 测量纤维长度，确保产品质量。
04
纤维长度测量设备
手工测量工具
直尺
使用直尺直接测量纤维的长度， 但精度较低，适用于粗略估算。
显微镜
通过显微镜观察纤维，利用标尺 或测微计进行长度测量，精度较 高。
光学测量设备
光学显微镜
利用光学显微镜观察纤维，通过目镜 和标尺进行长度测量，精度较高。
投影显微镜
将纤维放置在载玻片上，通过投影显 微镜观察并测量纤维长度，精度较高 。
将纤维放置在显微镜载玻片上，通过投影 系统将纤维投影到屏幕上，利用图像处理 软件分析纤维投影图像，计算纤维长度。
优点
缺点
测量精度高，速度快，可同时测量大量纤 维。
需要特殊设备，操作复杂度较高。
电子测量法
测量原理
利用电子显微镜和传感器技术，通过电子信号的传递和分析来测量纤 维长度。
图像处理技术在纺织测试中的应用举例
长度的测试算法: 图3采用轮廓法（outlining）, 细化（thinning） 和图4 膨胀（adding）
3、羊毛卷曲度的测量 、 卷曲是羊毛纤维形态最重要的方面之一，也是羊毛的 重要工艺特征。卷曲在羊毛纤维纺纱时增加纤维间的摩擦 力和抱合力，使成纱具有一定的强力；卷曲还可提高纤维 和纺织品的弹性，使其手感柔软、蓬松，对织物的抗皱性、 保暖性以爰表面光泽的改善都有影响 卷曲对羊毛的缩绒性 能起着积极作用。卷曲的变化通常引起织物表观和物理性 质的不同。。例如：手感，弹性变形和弹性模量。 传统的卷曲度测量方法是用纤维卷曲弹性仪检测以下 有关指标：卷曲数、卷曲率、卷曲弹性回复率、残留卷曲 率等。此法测试指标较多，能反映卷曲多方面的性质，但 在测试纤维卷曲数时，不同观测者之间易产生误差，并且 不能测定卷曲的锐度“ 和立体形态等，且较费时费力。
4 纤维细度的检测 羊绒细度测量 现阶段我国羊绒生产商和羊绒产品质量检测部门采用 的是利用投影显微镜法对羊绒细度进行检验。即将取样后 的纤维切成片段,放置显微镜下,精确放大至一定倍数后,将 其映像投影到屏幕上,用通过屏幕圆心的毫米刻度尺量出与 纤维正交处的宽度或用楔尺测量屏幕内的纤维直径,逐次记 录测量结果,再计算出直径的平均值。由此可见,完成羊绒 纤维细度的检测工作要耗费大量的时间。
理想三角形异形度指标： 几个理想三角形(图1)概念，用异形度指标计算式计 算·结果见表1．
从表I可以看出Dn 和SR 对纤维截面几何形态的表述作用． 当喷丝孔是正三角形且纺织工艺又比较理想时，纺出的丝是正三角形或 接近正三角形，它的异形度指标值接近表l的第一行值； 当由于某些原囱导致纺出的丝呈圊角直边正三角形时．Dn和SR小于正 三角形的对应值，如表1的第二行， 若纺出的呈内凹圆角正三角形，Dn 和SR大于圆角正三角形相应值，如 表1的第三行； 最后，纺出的丝若呈外凸圆角正三角形，相应指标Dn和SR的值也一定 小于四角正三角形的相应值，这从表I的第四行可看出来．
视频显微镜在纺织测试分析中的应用
使用图像分析软件， 打开在采集异形纤维截面图像 � � 截面外接圆， 并将其半径 等分， 然后通过分点画 个同 时的放大倍数下所采集的测微尺图像文件， 点击 "定标 心圆， 计数每一同心圆上各种纤维的根数， 通过计算纤 尺" 子菜单， 对此放大倍数下的测微尺图像进行定标 � 测 微尺上每小格长度为 � ，定标时定的格数越多， 测 量精确度越高� 一般在用图像分析软件测试分析前， 可 预先对各个放大倍数下的物镜测微尺图像定标后存储 � 以后在测量时，只需选用相应放大倍数下的标尺即可， 不必每次测试时都定标 � 测量 打开截面图像文件， 点击 "选用标尺 " 子菜单， 这时 需选用在采集截面图像时的放大倍数下所定的标尺� 然 后点击 " 测量 " 子菜单， 可以分别选用 "测量长度 " 工具 , "测量不规则面积 " 工具和 "测量角度 " 工具来测量 � 维转移指数分析纤维径向分布 � 用视频显微镜观察混纺 纱截面，使用图像采集软件采集混纺纱截面纤维图像， 再用图像分析软件， 描绘纤维横截面� 根据各组分纤维的 横截面形态不同，计算各组分纤维根数或测量各组分纤 维横截面积， 从而计算出各组分纤维的重量百分含量 � 包芯纱包覆效果测试分析 视频变焦显微镜具有超高连续可调的放大 倍率并 可连续变焦， 使用与视频变焦显微镜配套兼容的图像采 集软件采集在计算机屏幕上观察到的一定放大倍数下 的包芯纱横截面图像� 再利用与视频变焦显微镜配套兼 容的图像分析软件， 测量包芯纱横截面总面积， 外包纤 维总面积和芯纱总面积，通过计算得到包芯纱的包覆 量� 浆纱浆液的被覆率和渗透率测试 用视频显微镜测试浆纱浆液的被覆率和渗透率， 可 先制作浆纱横向截面切片，再把切片放在视频显微镜 下， 选用高倍物镜和透射光源， 连续调节放大倍数和焦 距至浆纱切片图像清晰， 用图像采集软件采集浆纱截面 图像， 再用图像分析软件分析浆纱截面图像 �此软件中 的测量工具可测量角度 , 不规则图形面积， 因此可直接 测出浆纱截面浆膜没浆角度 , 浆液被覆面积 , 渗透面积 和浆纱截面总面积，并通过计算得到浆纱浆膜完整率 , 渗透度和被覆率 � 由于视频显微镜的放大倍数连续可 调， 浆纱切片图像可调至相当清晰， 而且在分析软件中 使用测量工具， 直接用鼠标在浆纱切片图像上描绘浆纱 截面浆液渗透和被覆部分的面积， 并能自动测量出不规
无纺布在线检测中的图象处理技术
无 纺布 的发展 非 常迅速 ， 市场竞 争 日益激 烈， 用户 对产 品质 量 的要求越 来 越 高， 因此对 无 纺布产 品质量 的检 测技 术 也提 出了新 的要 求 。无 纺布 与传 统 的 纺织 品在 性 能 检 测 方面 有 相 同 的一 面 ［ 一 ， 机 械性 能测 量 、 尺 寸稳 定 如 性 耐磨 性 、保暖 性 等 的测 定 ： 有不 同的 一面 ， 要 表现 在 无 纺布 结 构特 也 主 征 的测 试 。无 纺 布 的结 构 主 要 是 指 纤 维 的 取 向度 、 孔 隙 分 布 、 表 观 均 匀 度 、表 观疵 点等 参 数所 表 征 的结 构 特征 。无纺 布 的性 能 主 要取 决 于织物 的 结构特 征， 如 ： 纺布 的强度 及各 向异 性等 力 学性 能与 纤维取 向度 之 间、孔 例 无 隙率与其 通透 性能和 吸附性 能之 间均有 密切 关系 ： 表观 瑕疵 是评定 无纺 布 织物 品质不 可缺 少 的指 标， 时对其 它 性能 指 标也有 影 响等 。无 纺布 的生产 技 术 同 及 生产 速度 不断提 高 ， 了提高产 品的质量 、进一 步 降低 生产 成本 ， 高 企业 为 提 的市场 竞 争力， 对产 品 质量 的检 测 与控 制提 出 了更 高 的要 求 。当前 计 算机 图 象 处理 技 术 、Ｃ Ｄ技术 的发 展 为无 纺 布的 在线 质量 测 定 提供 了必要 的手 段 。 … … …… ． １ ． … ．（ ）
式中， ． Ｉ： 光强度 ： 入射光 强度 ：： 透射 Ｉ： ｔ试样 厚度 ： 吸收系数 （ 料结 ｎ： 与材
构 相 关 ）。
１无纺 布主 要 检测 指 标 １ １ 纤维 取 向度的测 定 ６ ． 纤 网中纤维 的取 向度对无 纺布产 品 的物 理机械 性 能有决定 性的影 响， 因此 测 定纤 网 中纤 维 的取 向度 很有 必要 。在 实 际生产 中 ， 能在 线地 检测 并及 时 若 地 调整 纤维 在纤 网 中的取 向对产 品 的质 量控制 及 降低 生产 成本 有很 重要 的意 义， 计算 机图 象处 理和 Ｃ Ｄ 术 能够 实现无 纺布 的在 线检 测 。Ｃ Ｄ Ｃ技 Ｃ 所采 集 的无 纺 布纤 网的图 象的灰度 梯度 分布取 向与 纤网 中纤维 的取 向相一致 ， 图象 处理 也 是 基于 这 一原 理来 实现 。对 无纺 布 纤维 取 向的 测定 方法 很 多， 图象 处理 是其 中较为 先进 的一 种， 且适 于在 线 检测 。然 而不 同的计 算及 处 理方 法得 到 的结 果 会有所 差 别， 需时 间也 不 同， 所 现介 绍 当前 发展 的几 种主 要方 法 。
纤维和纺织品测试技术-2-纤维长度测量
根据测试结果和分析，制定相 应的质量改进措施，提高纤维
生产的质量控制水平。
国内外相关标准和法规要求
国家标准
我国制定了一系列关于纤维和纺织品测试的国家标准，如GB/T、FZ/T等，对纤维长度测 量等测试方法进行了规范。
国际标准
国际标准化组织（ISO）也制定了一系列关于纤维和纺织品测试的国际标准，如ISO、ASTM 等，为国际贸易和技术交流提供了统一的标准依据。
纤维长度重要性
纤维长度直接影响纺织品的强度 、耐磨性、手感等性能，是纺织 品质量控制的关键环节。
测量方法及原理简介
直接测量法
通过显微镜或纤维长度测量仪直接观 察并测量纤维长度，方法简便但精度 较低。
间接测量法
测量原理
不同测量方法基于不同的物理原理， 如光学原理、气流动力学原理等，实 现对纤维长度的准确测量。
02 手工测量技术
手工测量工具与使用方法
纤维长度板
一种具有刻度的透明板，用于直 接测量纤维长度。使用时将纤维 平铺在长度板上，通过读取刻度
得到纤维长度。
显微镜测量法
利用显微镜观察纤维并测量其长度。 需要配备专业的显微镜和测量软件， 适用于细小纤维的测量。
手感法
通过手感判断纤维长度，适用于经 验丰富的专业人员。但这种方法主 观性较强，准确度较低。
缺点
手工测量技术受人为因素影响较大，准确度较低。此外，手 感法主观性较强，难以量化表达。显微镜测量法虽然准确度 高，但操作复杂且成本较高。
03 自动测量技术
自动测量设备原理及分类
原理
自动测量设备主要基于光学、电学等原理，通过捕捉纤维图像或测量纤维通过特 定装置时的电信号进行长度测量。
分类
根据测量原理和应用需求，自动测量设备可分为光学测量设备、电学测量设备等 类型。
【检测技术】棉纤维成熟度测试
【检测技术】棉纤维成熟度测试棉纤维成熟度测试文/张晓超棉纤维成熟度即棉纤维在生长发育过程中，纤维素在次生脆壁中积累和加厚的程度。
它与棉纤维色泽、强力、细度、转曲、弹性、吸湿、染色等理化性能直接相关。
一般情况下，成熟度好的棉纤维色泽亮、强力高、吸湿小、转曲多、弹性大、染色好、保暖良、细度粗，否则相反。
因此，成熟度是反映棉纤维品级的综合指标，是决定棉纤维使用价值的重要依据，是检验棉纤维品级的根本条件[1]。
因此，成熟度检测在纤维检测中也显得尤为重要，目前，国内外都有人在研究测试纤维成熟度的方法，甚至研制成熟度测试软件[2]。
1 计算机图像处理技术所谓计算机图像处理，是指利用数字计算机及其他有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而将图像信号转换成数字格式的过程[3-4]。
测量棉纤维成熟度的理论基础是把棉纤维的截面周长作圆周画图，以此圆的直径作为纤维的理论直径来计算纤维的周长和面积，可用图像处理技术提取纤维截面的外周长度和面积。
应用计算机图像处理技术测试纤维成熟度的基本测量过程是:首先，用哈氏切片法制作棉纤维切片，再运用CCD摄像传感器，利用其内部的光敏单元的光电转换功能将投射到光敏单元上的纤维光学图像转换成电信号“图像”，计算机用MATLAB对纤维截面图像做处理，进行空间域操作，从而增强对比度并用图像分割技术去除噪声，然后进行二值转换后提取周长与面积等特征值，最后计算出成熟度比。
综合国内外研究应用的情况，图像处理技术在纺织测试领域的主要发展趋势为：（1）静态测试向动态测试发展；（2）二维检测向三维测试开拓；（3）采用图像图形结合的方法进行三维成像、三维造型将得到很大的发展；（4）单参数的检测向集散系统发展；（5）黑白图像分析向真彩色图像分析过渡；（6）在线质量检测在计算机集成制造中获得应用将引起广泛关注。
2 传感技术美国研制并投入使用了Peyer-McI15500棉纤维测试系统。
它由纤维长度仪、纤维细度及成熟度仪、纤维强度伸长度仪、纤维叶屑含量测试仪、纤维色特征测试仪、纤维含糖量测试仪以及条形码读取记录器等多台独立的仪器并联组台而成。
纺织服饰行业的人工智能设计算法和数据分析的应用
纺织服饰行业的人工智能设计算法和数据分析的应用随着科技的发展和人工智能技术的不断成熟，纺织服饰行业也开始广泛应用人工智能设计算法和数据分析技术，以提高设计效率、降低成本、提供个性化的产品和服务。
本文将探讨纺织服饰行业中人工智能设计算法和数据分析的应用，并阐述其对行业发展的影响。
一、人工智能设计算法在纺织服饰行业的应用1.1 图像识别技术人工智能设计算法中的图像识别技术在纺织服饰行业中具有广泛的应用。
通过对服装图案、面料纹理等进行精确的识别和分类，可以实现自动化的设计和样板生成。
设计师只需提供初步的创意和要求，机器便能根据这些信息生成各种样式的服装设计图。
这不仅提高了设计效率，还促进了创新和个性化设计的实现。
1.2 智能配色设计人工智能设计算法还可应用于智能配色设计中。
通过分析消费者的喜好和流行趋势，算法可以提供一系列合适的配色方案，帮助设计师更好地满足市场需求。
此外，算法还能根据不同材质的特点和搭配规则，自动为服装设计选择最佳的颜色组合，提高设计的时尚度和审美价值。
1.3 实时个性化定制利用人工智能设计算法，纺织服饰行业还可以实现实时个性化定制。
通过分析消费者的体型数据和个人喜好，算法可以生成符合用户需求的服装设计，并在生产过程中进行相应的调整。
这种定制化的生产模式不仅满足了消费者的个性化需求，还减少了库存压力和资源浪费。
二、数据分析在纺织服饰行业的应用2.1 消费者需求分析数据分析技术在纺织服饰行业中被广泛运用于消费者需求的分析。
通过对销售数据、用户行为数据等进行挖掘和分析，企业可以了解消费者的偏好、购买习惯、消费能力等方面的信息，为产品研发及经营决策提供科学依据。
同时，通过对不同消费群体的细分和定位，企业可以开展精准的市场营销，提高销售额和市场份额。
2.2 生产过程优化数据分析技术还可以用于纺织服饰行业生产过程的优化。
通过对生产数据的分析，企业可以实时监测生产进度、质量问题等，及时发现和解决潜在的生产瓶颈和质量问题。
LoG图像分割方法在棉纤维检验中的应用研究
LoG图像分割方法在棉纤维检验中的应用研究作者：李晓慧陈智勇韩珑枝来源：《中国纤检》2018年第01期摘要由于原棉质量的好坏直接影响着棉纺织品的质量和价格，与棉花加工企业、纺织企业的经济效益休戚相关，同时随着图像处理与计算机技术的发展，机器视觉检测系统在棉纤维检验领域的应用日益增加。
文章在棉纤维检验技术要求的基础上，采用LoG方法对棉纤维图像进行分割，并通过仿真实验进行对比分析，验证了LoG方法在棉纤维图像分割中的有效性，为棉纤维检验领域中的机器视觉检测系统提供了理论支撑和数据参考。
关键词：棉纤维；质量检测；图像分割；LoG算子我国具有悠久的植棉历史，既是产棉大国，也是用棉大国。
棉花是我国主要的经济作物之一，也是纺织工业的重要原料，与农、工、商各方利益休戚相关。
根据国家统计局发布的数据显示，2016年，我国棉花种植面积为5070万亩，总产量534万吨[1]。
作为大宗农产品，棉花在加工、贸易以及纺织生产过程中为了公平、公正地进行贸易结算，需要对棉花的质量进行检测与检验，以维护好农、工、商各方利益。
同时，随着计算机技术与检测技术的发展，机器视觉检测系统[2]在棉纤维检验领域也得到广泛应用，目前我国普遍采用大容量棉纤维测试仪（简称HVI）进行棉纤维的仪器化检验，在提高工作效率的同时，也使得检验结果更具科学性和公正性。
本文在棉纤维检验的基础上，针对棉纤维仪器化检验系统中图像分割方法这个关键环节进行了系统分析与试验，为棉纤维检验领域中的机器视觉检测系统提供了技术支撑和数据参考。
1 棉纤维检验与机器视觉系统目前，我国现行的棉花标准与美国棉花标准分级规定基本接轨，主要体现在：第一，棉花质量都以仪器检验为主，个别指标以人工检验补充；第二，仪器检验的指标在分级仪器和检验方法上基本相同；第三，棉花质量指标的具体内容接近，但在人工感官检验方面有存在不同。
我国棉花标准在棉纤维指标的检验上，除了包括轧工质量在内的少量指标人工感官检验外，颜色级、长度、马克隆值、长度整齐度指数、断裂比强度等大部分指标普遍采用大容量棉纤维测试仪进行仪器化检验，提高了检验的效率和效果。
基于图像处理的织物多方向抗皱性测试方法
基于图像处理的织物多方向抗皱性测试方法刘成霞;徐晶【摘要】目前的抗皱性测试方法只能测试织物单一方向的折皱回复性,这与实际穿着时织物多方向的起皱形态相差较大.针对这种情况,首先设计一种能近似模拟服装膝盖和肘部起皱形态的多方向起皱装置,然后给出使用此装置进行测试的方法,并提出2个评价指标:急弹性和缓弹性抗皱面积比,最后将20块织物的这2个指标与急弹性和缓弹性折皱回复角进行对比分析,得出急弹性和缓弹性抗皱面积比分别与急弹性和缓弹性折皱回复角具有高度正相关关系.多方向起皱装置所形成的折皱形态更接近服装实际穿着时的起皱形态,也能更好地反映织物的综合抗皱能力.%The existing commonly used testing method can only test one directional wrinkle recovery, which differs greatly from the wrinkle state of the garment during wearing. Aiming at this, firstly a new fabric multi-directional wrinkle resistance testing device was designed which can simulate the wrinkles on the knee and elbow. And then the testing process was given, as well as two evaluation indexes and wrinkle resistance area ratio between acute elastic recovery and slow elastic recovery. Finally, the two indexes were compared with the acute elastic recovery angle, and slow elastic recovery angle of 20 pieces of fabric. It was found that the wrinkle resistance area ratio between the acute and slow elastic recovery was closely correlated with the acute elastic recovery angle and slow elastic recovery angle, respectively. As the wrinkle state formed on the new testing instrument is more similar to that on the garment during wearing,the new method can better reflect the comprehensive wrinkle resistance of fabrics.【期刊名称】《纺织学报》【年(卷),期】2012(033)007【总页数】5页(P48-52)【关键词】织物;多方向抗皱性;折皱回复角;抗皱面积比;图像处理【作者】刘成霞;徐晶【作者单位】浙江理工大学服装学院,浙江杭州 3100180;浙江省服装工程技术研究中心,浙江杭州 310018;浙江理工大学服装学院,浙江杭州 3100180【正文语种】中文【中图分类】TS941.2织物的抗皱性是决定织物视觉美感的一个重要因素。
基于图像处理技术的纳米纤维膜孔隙率表征
基于图像处理技术的纳米纤维膜孔隙率表征周明, 王鸿博, 王银利, 高卫东【摘要】摘要基于数字图像处理分析技术,提出一种纳米纤维膜孔隙率的表征方法。
首先采用Photoshop软件确定纤维膜SEM图像的分割阈值,然后运用MatLab软件进行面积统计,计算出纳米纤维膜的孔隙率。
测试结果表明,纳米纤维膜的孔隙率随着纤维直径的增大而减小。
同时,将图像处理方法与密度法的测试结果进行对比,发现误差不大于6%,说明该方法的测试结果是可靠的。
此外,为了研究纤维膜中纤维交错对孔隙率的影响,在相同纺丝工艺条件下,制备了不同厚度的纳米纤维膜,图像法得到的孔隙率差异在4%以内,可以认为纤维交错对测试结果影响不大。
【期刊名称】纺织学报【年(卷),期】2012(033)001【总页数】4【关键词】关键词静电纺丝；图像处理；孔隙率；直径静电纺丝是将聚合物溶液或熔体在静电场作用下进行喷射、拉伸而获得纳米级纤维的纺丝技术。
这种方法有许多独特性,目前已成为开发超细纤维及其复合材料的研究热点[1]。
在纳米纤维的内部与纤维之间大多存在孔隙,以往对纳米纤维的孔隙率一直缺乏深入的研究和评定,而纳米纤维膜的孔隙率对其在过滤[2]、组织工程[3]、防护服[4]方面的应用至关重要。
对于纳米纤维膜,孔隙率测试方法有很多种,目前主要有密度法[5]、溶液置换法[6]，但从应用的结果看,都存在相对误差较大,主客观评价不一致等情况。
储永梅[7]采用计算机图像处理(VC编程)的方法计算了竹纤维的孔隙率,表明图像处理的方法效率高,具有较高的实用价值，但VC编程过于复杂,非专业研究人员无法在短时间内掌握。
近年来,Photoshop和MatLab软件得到了广泛的应用。
周向阳等[8]采用Photoshop和MatLab软件测试了泡沫铝泡体的孔隙率,论证了图像法测试孔隙率的可行性。
陈振宇等[9]用图像处理方法测试了机织物的孔隙率,研究表明,图像处理的方法测试孔隙率具有很好的重现性。