像素法在茧丝截面积测量中的应用
蚕茧图像滤波效果定量分析
度、 家庭人 口、 务农 人数 、 示范产业 、 示 范规模 、 当年产量 、 技 术需要 重点 、 户年总收 入 、 农业 收入 、 人 均收入 、 享受项 目补 贴 情况等基本信 息 、 当年农产 品生 产资料投入账 目表 、 当年
［ ２ 】 陈力． 用于图像平滑去噪的快速各 向异性反扩散算 法【 Ｊ 】 ． 汕头 大学 学报 ： 自然科 学版 ， ２ ０ ０ ８ ， ２ ３ （ １ ） ： ３ Ｏ 一 ３ ５ ． ［ ３ 】 双娜． 数字图像 中平滑 去噪技 术研究 及实现【 Ｊ 】 ． 现代计算 机 ， ２ ０ １ ０ ：
模 都不 大 ， 科技示范户从事农业生产 的收益与外 出人员务工 的收入还有较大差距 。 ２ ． ３ 示范 基地特 色不够 突 出 示范 基地不 仅仅是 新技术 、 新品种 、 新机械 的应用基地 ， 也是展示 农业特色 的基地 。 目
户 工作 扎实 ， 此项工作 开展的非常顺利 ， 每个科技示范 户都
精心挑选 了辐射带动户 ， 用 自己的种 田实践带 动辐射户合理
安排种 植结构 ， 应用先进适 用科学技术 ， 有 效地推动 了新 品
种、 新技术的应用 ， 实现了粮食的增产。
１ ． ２ ． ６ 填写示范手册 包括示范户姓名 、 性别 、 年龄 、 文化程
前示范基地在产业规划 、 设备配置 、 技术引进 、 管理程序等方 面特色还不 突出 ， 有待加强。
的算法 ， 仍是 图像预处理 的一个重要研究内容。
参考文献
分析表 ４ 数据 ， 可以看 到高斯 滤波后图像的 ＭＳ Ｅ的值都 是最小 ， Ｐ Ｓ Ｎ Ｒ的值都是最大 ， 即高斯滤波适用 于此环境下拍 摄 的蚕茧图像的降噪处理 。
无损检测技术中的图像处理技巧
无损检测技术中的图像处理技巧在无损检测技术中，图像处理技巧扮演着重要的角色。
无损检测技术旨在找到材料中的缺陷、裂纹或其他损伤，而图像处理技巧则能够提取、增强并准确地分析这些图像信息。
本文将介绍无损检测技术中常用的图像处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、图像预处理在无损检测技术中，图像预处理是一个至关重要的步骤。
它旨在通过消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度，从而提高图像质量。
常见的图像预处理技术包括滤波、灰度拉伸和直方图均衡化。
1. 滤波滤波是常用的图像预处理技术之一，通过将图像中的高频噪声滤除，提高图像的质量。
滤波器的选择取决于所处理图像的特性和所需的结果。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
2. 灰度拉伸灰度拉伸是一种常用的图像增强技术，通过扩展图像的灰度范围，增强图像的对比度和细节。
这种技术的基本原理是将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，使得图像的灰度值均匀分布在整个灰度范围内。
3. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过重新分布图像的灰度级，增强图像的对比度和细节。
它基于图像的直方图分布，通过对灰度级的重新分布，使得图像中不同灰度级的像素数量均衡。
二、图像分割图像分割是无损检测技术中的另一个重要步骤。
它旨在将图像中的目标区域与背景区域分离，并提取出所关心的缺陷信息。
常见的图像分割技术包括阈值分割、边缘检测和区域生长。
1. 阈值分割阈值分割是一种基于像素灰度值的分割方法。
它通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分类为目标区域和背景区域。
阈值的设置对分割结果的影响非常大，需要根据实际情况进行调整。
2. 边缘检测边缘检测是一种常用的图像分割技术，它通过识别图像中的灰度跃变位置，提取出目标区域的边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
3. 区域生长区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法。
图像分割以及识别技术在帘子布疵点检测中的应用
图像分割以及识别技术在帘子布疵点检测中的应用图像分割技术是图像处理中非常重要的一步，尤其对于一个在线监测系统来说，分割的效果对图像分割的效果直接影响后续疵点缺陷的特征提取及疵点类型的识别。
现有的分割算法非常多，但是基本上是一种产品对应着一种分割算法。
1.引言文章分析、比较了在图像分割以及图像分类识别的几种最为典型、常见的几种传统方法的特点，并在每个部分都选取最优的算法，组合在一起构成了适用于帘子布疵点检测的图像预处理体系。
在图像分割部分，我们使用了经典的Otsu法，此方法我们发现仿真结果使疵点有些失真；我们使用了基于统计学理论的阈值曲面概念，在此方法中，为了规避传统阈值曲面方法的缺陷，对于阈值曲面的建立采取了不一样的方法；同时，我们还使用了PCNN算法对疵点图像进行了分割。
分割之后，我们采用了一种基于距离的疵点缺陷聚类方法，以便对疵点信息有一个更好的了解。
在图像识别部分，采用了经典的 BP 神经网络对疵点类型进行分类，同时与改进的 SVM 分类方法进行比较。
实验表明，最终我们选择的算法能达到比较好的识别效果，并且实时性比较强。
随着生产技术的进步，人们更加关注产品质量，尤其对以产品外观质量作为附加价值的产品，比如一些印刷以及包装或者工艺品等；其次是那些表面缺陷会直接影响产品使用的，这样就会带来比较大的损失。
这样一来，产品质量的检测越来越受到科研及生产的关注。
而传统的产品检测都由人工进行，人对于产品的检测则存在很多的不确定性。
首先，人不能全面的检测产品，尤其是在实时的生产线上；其次，受到心情等主观因素的影响，人对于产品的检测准确性也会出现不稳定性。
而随着计算机技术的发展，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性与人类视觉的高度智能化以及抽象力结合起来。
从此，人们对于基于机器视觉的产品缺陷检测系统的研究也就变得越来越关注。
2.机器视觉以及图像分割技术机器视觉指的是基于视觉技术的机器系统或者学科，故此，机器人、图像系统、基于视觉的工业测控设备等等统属于机器视觉范畴。
简析图像处理技术在纺织品检测中的应用
简析图像处理技术在纺织品检测中的应用摘要：我国发展至今，在经济和科技方面都有了非常大的进步。
很多先进的科学技术都被应用到社会中的很多领域。
图像处理技术在纺织品检测中的应用在一定程度上将纺织品的检测质量得到了一定的提高。
并且图像处理技术可以有效地防止纺织品中的有害物质对人们的身体产生影响。
而且对图像处理技术的应用，还可以让纺织品的检测变得更加简单、实用和精准。
从而大大的提高了我国纺织品检测质量。
同时通过图像处理技术在纺织品检测中也会提高人们生活水平。
因此本篇文章对图像处理技术在纺织品检测中的应用做出分析，并以此供相关人士参考。
关键词：图像处理；纺织品；应用；检测引言图像处理技术其实在很早之前就有被应用到纺织品的检测当中。
但是由于缺乏一定的条件，导致图像处理技术没有得到广泛的应用。
现阶段随着计算机技术的不断发展，图像处理技术才慢慢的被广泛应用。
并且图像处理技术已经被投放到各个领域。
在这些领域中也获得了很好的口碑。
如果在纺织品的检测中应用到图像处理技术，这将会在一定程度上提高纺织品检测的准确度。
并且在纺织品检测的过程中，对图像处理技术的应用可以在一定程度上减少人的主观判断造成的错误。
现阶段，图像处理技术在纺织品领域中主要可以分为三大类：纤维检测、纱线检测、织物检测。
其中纤维检测主要是根据横截面形状、直径、网棉均匀度的检测。
纱线检测主要是根据纱线的密度、直径以及纱线混合的状态。
而织物的检测一般是通过褶皱的程度、织物表面的纹理以及织物的缺点来进行检测。
一、图像处理技术的概括图像处理技术于其他新兴学科的不同之处在于，它可以将图像技术的基本理论、实践方法以及图像处理在智能检测的过程中综合的运用起来。
简单的来说，图像处理技术就是把图像中的信息进行提取，之后对图像进行一定的处理。
最后就可以使用计算机对图像信息进行分析[1]。
从而达到理想的效果。
图像处理技术被应用纺织品检测中的时间很晚。
但是随着科技的发展，已经被逐渐应用到多个领域中。
机器视觉技术在蚕茧无损检测中的应用研究
机上 。 目
参考 文 献
［ ］ 张 缔 庆 ，陈 济 勤 ． 杈 业机 器 运 用 管理 学 【 】 １ Ｍ ．西
安 ： 西 安 交通 大 学 出版 社 ， １ ８８． ７ ，湖 南省 沅 江市 人 ，杈推 硕 士 ， 工 程 师 ，主 要 从 事 农 机 化 理 论 研 究 与 监 理 工 作 。
维普资讯
机 器 视 觉 技 术 在 蚕 茧
无 损 检 测 中 的 应 用 研 究
● 宋亚 杰 谢 守 勇
摘 要
冉 瑞龙 （ 庆 西南大学 ） 重
应 用 机器 视觉 技术 研 究 了进 行 蚕 茧 无损 检 测 的 方 法 。在 日光 条 件 下 采 集 蚕 茧 图像 ， 运 用 数 字 图像 处理 技 术 和 专用 软件 ， 对其 图像 进行 分 析 、处理 。根 据数 学 形态 学 的 方法 计算 其 面积 、相 关系 数 和 Ｒ、Ｇ、Ｂ值 。 并 利 用这 些参 数 高 效 快 速 地 判 断 蚕 茧是 否 为 畸 形 茧 、双 宫 茧 、烂 茧 、霉 茧 和特 小 茧 。 为 进 一 步进 行 蚕 茧
ｃ ｃ ｏｎ ｆ ｇｉ ｏ ｏ ｎ ｐｅ ｉｌ ｍ ａｌ ｏ ｏｏ ａ ｉ ｌ ｎ ｇ ｙｅ ｃｅ ｙＴ ｅｓｕ ｓａ ｌｓ ｓａｔ ｅ ｒ ｔ ｓ ｏ ｏ ，ｕｎ ｃ ｏｎａ ｄｓ ｃａ ｃ ｓ ｌｃ ｃ ｎｒ ｐ ｄｙａ ｄｈｉｈｌ ｆ ｉｎｃ ． ｔｄｙｅ ｔｂ ｉｈｅ ｈ ｏ ｅｉ ｂａｅ ｉ ｈ ｃ
产 的 目标 ，每年必须推广应用 ２ ０ ０台 以上 （ ０ 考虑部 分 自然淘汰 ） 。
［ 】 中 华人 民共 和 国 农 业 部 ．Ｎ １ ０— ８ 农业 机 ２ Ｙ ７ ９ 械 作 业 经 济 效 果 的 评 价 方 法 ． 北 京 ： 中 国 标 准 出版
基于图像处理的家蚕吐丝管轮廓检测方法研究
尺度和表面效应 ，表面 积与体 积之 比增 大 、表 面力和 界面
收 稿 日期 ：２ １－８２ ；修 订 日期 ：２ １－０２ ０ １０ —２ ０ １１ —４
基金项 目：国家 自然科学基金项 目 （ １ ０ １ ８ ；江苏科技 大学人 才引进 基金项 目 （ ５ ２ ８ ８ ５０５０） ３ ０ ００ ）
关 键 词 ：微 流体 系统 ；仿 生微 通道 ；家 蚕 吐 丝 ； 图像 处 理 ；轮 廓 提 取
中图法分类 号：Ｔ ３ １４ Ｐ ９．１
文献标识号 ： Ａ 文章编 号：Ｊ ０ —０ ４ （０ ２ ８３ １—４ ０ ０７ ２ ２ １ ）０～Ｊ ７０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｅ ｔｏ ｅ ｈ ｄ ｏ ｉ ｗｏ ｍ ｐ ｎ ｉ ｇ ｔ ｂ ｏ ｔ ｕ ａ ｅ ｎ ｓ ａ ｃ ｆｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｍ ｔ ｏ ｆｓｌ ｋ ｒ ｓ ｉ ｎ ｎ ｕ ｅ ｃ ｎ ｏ ｒｂ ｓ ｄ ｏ
作者简介 ：田桂 中 （９ ２ ） １８ 一 ，男 ，江苏连云港人 ， 士，讲 师，研究方 向为微纳 科学与技 术 、生物 机械工程 、仿 生微机械 ；＋通讯作 者 ： 博 刘之岭 （ ９ ６ ） １ ８ 一 ，男 ，江苏淮安人 ，硕士研 究生 ， 究方 向为显微 图像检测技术 、生物组织特征检测 ；宋 江超 （９ ９ ） ，河南南 阳人 ， 研 １７ 一 男
图像处理技术 ，即利用计算机与信 息技术 ，将摄像 机 、
扫描仪等 仪器 获得 的 图像 转换 成数 字 信号后 ，施加 滤 波 、 分割 、提取与检 测等操 作运算 ，以实现 自动 化 的、高 精度
的图像识别 、对 比、测量 等功 能的方法 ，尤其适 用 于人工 观测难度较大 的微 小物 质或复 杂零 件。家蚕 吐丝 系统包括 丝腺 和吐丝 管两器 官 ，丝腺 由多段 完全通 道组成 ，尺寸较 大 ；而 吐丝管 是一 直圆微管 道 ，有数 十微米 粗细 ，可运 用 图像处理技术进 行分析 测量 ，进 而构建 仿生 微通道 模型 和 研究其 内部微流动 机理 。本 文 以五龄家 蚕 的吐丝管 为研究 对象 ，通过石蜡 切片获 取吐丝 管切 片显微 图像 ，用小 波变 图 １ 家蚕吐丝管切片显微 图像 根 据 Ｍａ ａ 小波变换分解和重构 算法 的原 理＿ ｌｔ ｌ 】 ，分别 对 图像 ＿ （ ） 的垂直 和 水平 方 向进行 二 维小 波 分解 ， 厂 ， 得 到不 同方 向和频 率特 性的 ４个频 带 ，一个 低频 子带 和三
图像处理在织物表面质量检测评定中的应用
图像处理在织物表面质量检测评定中的应用【摘要】本文通过对织物表面检测及织物等级评定的研究，说明图像处理技术在这领域的重要作用。
【关键词】织物；图像处理；疵点检测；表面质量长期以来，织物质量检测都主要依赖人工目视完成，其过程不仅容易引起验布人员疲劳，而且检测结果受检验人员主观因素影响较大。
而利用图像处理技术可以减少主观因素影响，客观评定纺织品的外观和内在质量，是提高劳动生产率、保证产品质量的重要手段[1]。
因此，自20世纪90年代以来，基于图像处理的织物疵点自动检测技术已代替传统的人工视觉，成为织物质量检测领域研究的热点。
1.织物表面织物是指用纺织纤维制造而成的片状物体[2]。
织物可分为机织物、针织物和非织造织物。
织物表面是一种典型的结构性纹理，它具有显著的周期性、方向性和均匀性。
而织物疵点的存在打破了纹理在频率和方向上的和谐统一。
2.织物表面质量检验及等级评定织物表面质量检验项目主要有棉结、杂质、布面疵点等。
2.1 棉结杂质检测棉结：指棉纤维因处理不当集结成团。
杂质：指附有籽屑、软皮、木屑、碎叶、草等。
棉结杂质检测采用FZ/T10006—2008《棉及化纤纯纺、混纺本色布棉结杂质疵点格率检验》。
程序：取试样（300×300）→将试样平放于工作台上→将外观疵点检验用的玻璃板（150×150，有225个方格）罩在试样上→数出棉结疵点格数N1和棉结杂质疵点格数N2→计算棉结疵点格率、棉结杂质疵点格率1）棉结杂质疵点格率（%）=疵点格总数量×100/（匹数×4×225）2）棉结疵点格率（%）=棉结总数量×100/（匹数×4×225）3）每米允许评分数（分/米）=布面疵点总评分/匹长（米）2.2 织物疵点1）经向明显疵点：由经纱形成或在织物经向呈现的疵点。
经向明显疵点包括：断经、经缩、筘路、沉纱、粗经、双经、错纤维、综筘穿错、针路等。
图像处理技术在纺织检测中的意义
图像处理技术在纺织检测中的意义摘要：在纺织工业领域内，信息化技术的广泛应用能够有效提升工作效率，还能够减少对人体健康的威胁。
图像处理技术是互联网信息时代中在工业领域广泛应用的关键技术之一。
纺织检测主要涉及到纤维检测、纱线检测以及织物检测内容。
纺织企业需要采用科学合理的纺织检测方法，降低人工成本。
本文将主要探讨图像处理技术在纺织检测工作中的应用意义和实践措施。
关键词：图像处理；纺织检测；意义引言：在工业领域内常用的图像处理技术主要有图像增强、图像去噪、图像分割、边缘提取、形态学分析、目标检测与识别、图像压缩编码等。
通过对数字图像的编码运算，可以获取到图像中的多源异构信息。
在纺织检测领域，自动化图像检测技术主要涉及到纤维纱线以及织物检测内容。
图像处理技术能够根据采集的数字图像，识别轮廓特征数据，有效提取边缘计算特征等。
1 纺织纤维检测纺织企业的纤维检测内容主要涵盖羊毛纤维细度和卷曲度、羊毛羊绒纤维表面形态识别、化学纤维异形度以及棉纤维的成熟度等[1]。
羊毛纤维细度检测方法比较复杂，通常需要采用显微镜投影以及气流仪等监测设备，将光学图像输入到计算机中，在预处理操作步骤中进行中值滤波、灰度转换二值化、去除噪声等算法流程。
在得到羊毛纤维轮廓图像后，将其进行直径测量和截面检测，提取纤维的特征参数，选择合适的模板匹配方法，构建显微镜爱你测数据矩阵。
在检测羊毛卷曲度的过程中，需要将弹性测量仪器的相关技术原理与数字图像处理技术相结合，设计实现较为完善的卷曲度检测与识别算法。
传统的羊毛卷曲检测方法需要将曲率、数量、残留卷曲率、弹性回复率等关键指标和羊毛性质进行一一对应，非常耗费人力物力，还会产生较大误差。
采用图像处理技术完成羊毛卷曲度检测，需要从图像采集与预处理步骤开始算法设计，将相关参数和阈值设置方式进行合理规划与设计。
将采集到的羊毛检测光学图像和截面图像执行灰度化和二值化逻辑操作，识别轮廓信息，抽取羊毛纤维特征，识别弯矩以及曲率特征，计算卷曲频数、波幅等关键参数。
纺织产品计算机图像处理中特征值的提取及其应用
纺织产品计算机图像处理中特征值的提取及其应用顾 平,管 辛(苏州大学材料学院,苏州 215021) 摘 要:图像特征值的提取是图像处理技术的一个重要组成部分。
文中综合论述了在纤维材料、纱线和织物样本检测中图像特征值的提取方法,以及特征值提取在织物外观计算机模拟中的应用,旨在说明为解决一个复杂问题联合应用计算机IP 技术和CG 技术的必要性。
关键词:特征值;计算机图像处理;计算机模拟中图分类号:TS10118 文献标识码:A 文章编号:100321456(2002)0620003204收稿日期:2002-05-10作者简介:顾平(1942-),女,教授、博导,苏州大学材料工程学院,研究方向为纺织品结构、性能及C AD 技术。
0 引言计算机图像处理(IP )和计算机图形学(CG )是2个独立发展起来,又难于分清的技术领域。
计算机用数学公式产生出图形或图像,并在显示器屏幕或绘图机纸上显示出来的技术是CG;而把用二维数值数据给定的图像(如摄像机得到的景物和照片等)进行加工处理后输出为另外的图像或经特征提取进行的图像描述和结果识别技术就是IP 。
IP 技术应用于纺织领域是近10年来发展起来的一个热门研究课题,特别是在纤维、纱线、和织物的检测中,由于其检测的自动化、客观化和定量化,有效地克服了传统检测中主观性强、误差大的缺陷,有着显著的实用价值,因而受到了广泛的关注。
随着纺织品C AD 研究的深入,跨CG 和IP 的应用领域相继增加。
例如,作为C AD 系统的输入,出现了把以往依靠手工的图形跟踪工作改用图形识别技术来实现自动化的动向,共同采用IP 和CG 技术实现纱线、织物形态的二维及三维模拟。
利用IP 技术进行样本检测分析的过程为:样品准备→图像采集→灰度图像预处理→图像特征的提取→图像特征值的统计分析和识别。
诚然,过程中每一个环节对正确结果的获得均是重要的,但图像特征值的提取更重要。
如图1所示,用特征提取可以得到以进一步抽象化方式所表现的特征提取图像,或者得到表现对象物特征的数值信号即特征值、特征参数等。
图像处理技术在棉纤维成熟度的测量方面的应用
图像处理技术在棉纤维成熟度的测量方面的应用作者：韩华张鹏飞来源：《轻纺工业与技术》 2012年第4期韩华１，张鹏飞２（１．西安工程大学纺织材料学院，陕西西安７１００４８；２．陕西出入境检验检疫局，陕西西安７１００６８）【摘要】介绍目前国内外利用图像处理对纤维成熟度检测研究的现状，并对该技术进一步的发展趋势作了预测，结果表明图像技术在该领域有很大的发展潜力而且具有良好应用前景。
【关键词】成熟度；棉纤维；测量；图像处理中图分类号：ＴＳ１０１．９２+１文献标识码：Ａ文章编号： 2095-0101（2012）04-0073-03０引言图像处理技术又称计算机处理技术，是指利用计算机处理系统对图像信息进行加工并对图像进行各种算法处理的技术。
图像处理技术应用于棉纤维成熟度的测量是最近十几年的事情，以往对棉纤维成熟度的测量是感官估测与传统仪器测量相结合的方法，但是这种测量结果带有很大的主观性，误差较大。
利用图像处理技术就可以有效地降低人为因素所造成的误差，使结果更加客观准确。
况且图像处理能够对所测量的图像信息进行定量分析与表达，对于棉纤维的结构形态特征分析，纤维改性等方面同样具有很高的研究价值。
１图像处理在棉纤维成熟度测试方面上的应用１．１图像处理在传统测试方法上的应用［１］根据成熟度的定义，测试棉纤维成熟度的一个基本方法就是中腔胞壁对比法。
中腔胞壁对比法的原理是以纤维外截面周长和中腔截面周长折合成理论圆，求得内外两圆直径ｄ、Ｄ。
用成熟度表达式Ｋ来反映棉纤维成熟度的好坏。
Ｄ——纤维理论外圆直径；ｄ——中腔理论圆直径；中腔胞壁对比法的传统方法是观察棉纤维纵向结构的腔宽与壁厚的比值来确定成熟度系数。
但是这样一来这种观测方法就不可避免地受人为因素的影响导致误差。
引用图像处理技术通过特征值的提取，直接对棉纤维横截面的纤维外圆及中腔内圆周长进行测量就可以避免人为估算所带来的误差。
另外，棉纤维的横截面是极不规则的，不同部位的厚度是不一样的，用棉纤维的理论厚度δ代替实际厚度是不准确的，它类似于一个平均值，因此东华大学教授秦志强与陈跃华提出了两个新的成熟度计算指标M与Ec。
像素法在茧丝截面积测量中的应用
像素法在茧丝截面积测量中的应用
像素法是一种常用的图像分析方法，它通常用于测量图像中物体的尺寸、形状和面积。
在茧丝截面积测量中，也可以使用像素法来测量茧丝的截面积。
具体的做法是：
1.将茧丝的截面图像进行数字化处理，得到一幅黑白图像。
2.对图像进行阈值处理，使得背景部分为白色，茧丝部分为黑色。
3.计算图像中黑色像素的数量。
假设图像的分辨率为 dpi，那么图像中每个像素对应的
实际面积为 (1/dpi)^2。
因此，图像中黑色像素的数量乘以 (1/dpi)^2 就是茧丝的截面积。
通过像素法测量茧丝截面积的优点是：实现简单，精度较高，可以自动化测量。
缺点是：对图像质量有要求，在图像噪声较大的情况下精度可能会降低。
基于光谱成像和深度学习技术的鲜茧含水率的无损检测方法与制作流程
基于光谱成像和深度学习技术的鲜茧含水率的无损检测
方法与制作流程
鲜茧含水率是衡量茧丝质量的重要指标之一，传统的检测方法一般通过重量法或烘干法来测量茧丝的含水率，这些方法需要破坏性取样，对产品造成了一定的损失。
为了实现对茧丝含水率的无损检测，可以结合光谱成像和深度学习技术。
所谓光谱成像技术，是指利用光学传感器和图像处理技术，采集茧丝在不同波长下的光谱信息，然后通过特征提取和分类算法来实现对茧丝含水率的检测。
一般采用的是近红外光谱成像技术，因为茧丝的含水率与近红外波段的光谱信息有较强的相关性。
制作流程如下：
1.采集训练样本：选择一定数量的已知含水率的茧丝样本作为训练样本，使用近红外光谱成像仪器对茧丝进行光谱采集。
2.预处理光谱数据：对采集的光谱数据进行预处理，包括去除噪声、波长校正、光谱平滑等步骤，以提高检测的准确性。
3.特征提取：从预处理后的光谱数据中提取特征，常用的特征包括均值、方差、标准差等统计特征，以及主成分分析、小波变换等。
6.模型评估和优化：使用验证集对训练得到的模型进行评估，根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高检测的准确率。
7.模型应用：将优化后的模型应用于实际茧丝含水率的无损检测，通过采集茧丝的光谱数据，经过预处理和特征提取，然后输入到训练好的模型中，得到茧丝的含水率。
通过光谱成像和深度学习技术的结合，可以实现对鲜茧含水率的无损
检测，大大减少了传统方法的人力和资源成本，并且对茧丝本身没有损伤，保证了产品的质量。
同时，该方法还可以应用于其他农产品的无损检测，
具有广泛的应用前景。
亚像素级织针视觉测量方法设计
亚像素级织针视觉测量方法设计嘿，咱今儿来聊聊亚像素级织针视觉测量方法设计这档子事儿。
你说这织针啊，看着小不点儿一个，可它的测量那可真是门大学问呢！想象一下，要把这小小的织针测量得无比精确，就好像要在一粒芝麻上雕刻出一幅精美的画儿一样。
这可不是随随便便就能搞定的呀！咱先来说说为啥要搞这个亚像素级的测量。
就好比你要织出一件超级漂亮的毛衣，那每一针都得恰到好处吧，要是织针的尺寸啥的没搞清楚，那织出来的东西不就歪七扭八啦？所以啊，这精确测量织针可太重要啦！那怎么做到亚像素级呢？这就得靠一些厉害的手段啦。
就好像你要找到藏在一堆沙子里的一颗特别的小石子，得用特别的方法才行。
我们可以用一些超级厉害的相机，能把织针拍得清清楚楚，不放过任何一个小细节。
然后再通过各种巧妙的算法，把这些图像转化成有用的数据。
你想想，这就跟侦探破案似的，从那些蛛丝马迹里找出真相。
而且这个过程可不能马虎，一点小差错都可能导致结果大不同哦！比如说，要是相机没调好焦，那拍出来的织针不就模糊啦？那不就跟雾里看花似的，啥都看不清嘛！还有啊，这算法也得选对。
就跟走路一样，得选条好走的路，不然磕磕绊绊的多麻烦呀。
不同的算法有不同的优缺点，咱得根据实际情况来选，可不能瞎搞哦！再说说这个视觉测量，这可不是咱平常看东西那么简单。
它得考虑好多因素呢，光线啦、角度啦，这些都能影响测量的结果。
就好像你从不同的角度看一个东西，可能看起来大小形状都不一样呢！哎呀，你说这亚像素级织针视觉测量方法设计是不是特别神奇又特别重要啊？咱要是能把这个搞明白了，那以后织出来的东西肯定质量杠杠的！咱的生活不就更加美好啦？这可不是我在这儿瞎吹，你自己好好想想是不是这么个理儿。
所以啊，大家都要重视起来这个事儿，让我们一起把这个测量方法设计得越来越好，让织针在我们的手里发挥出最大的作用！咋样，是不是觉得很有意思呀？。
机器视觉技术在蚕茧检测中的应用研究
以作出判断。 蚕茧图像的预处理分为灰度变换，二值化处理，模型
匹配等。在 本 文中，主 要讨 论 经 过 灰 度 变 换，二值化 处 理 后得到的蚕茧图像。
蚕茧图像的灰度变换是对蚕茧图像增强的最基本的手 段之一，主要可以分为：图像取反、线性变换灰度、对数变 换和灰度切割。实质上就是按照一定规则修改蚕茧图像的 每一个像素灰度。使图像的动态范围加大，使图像的对比 度增强，从而使得所得到的图像更加清晰，更利于判断。 3.1 图像求反
工业技术
（a）
（b）
（c）
（d）
（e）
（f）
（a）正常图像（b）畸形茧（c）双宫茧（d）烂茧（e）霉茧（f）特小茧
图4 蚕茧图像二值化变换后图像
图5 蚕茧检测程序图
图6 蚕茧检测前面板
性变换。数学表达式为 (2)
图3 蚕茧图像灰度变换后图像
3.2 线性灰度变换
段 法 把 所 需 要 处 理 的 蚕 茧图 像 进 行 灰 度 级 拉伸，增强与
增强图像对比度实际是增强原图的各部分的反差，也 外部的对比度，把图像中不需要的部分进行压缩，则可以
就是对图像中感兴趣的部分增强，在本实验中，对于所获 对蚕茧图像进行更清晰的判断[6]。
工业技术
科技创新导报 2018 NO.24
Science and Technology Innovation Herald
（a）
（b）
（c）
（d）
（e）
（f）
（a）正常图像（b）畸形茧（c）双宫茧（d）烂茧（e）霉茧（f）特小茧
图2 蚕茧图像
（a）
（b）
（c）
（d）（Βιβλιοθήκη ）（f）（a）正常图像（b）畸形茧（c）双宫茧（d）烂茧（e）霉茧（f）特小茧
X射线成像技术判别蚕茧性别
0
引
言
蚕有雌雄之分。同一蚕品种，雄蚕茧与雌蚕茧相比， 具有茧丝纤度细，净度优，抱合力好，生丝等级高等优点， 是缫制 5A、6A 级高品位生丝的理想原料。而现行蚕茧都 是雌雄蚕茧混合缫丝，很难批量生产 5A、6A 级高品位生 丝。将雌雄蚕茧分别利用，可在基本不增加生产投入的情 况下大幅度提高产品附加值，提高丝绸产品质量[1-2]。 目前获得雄蚕茧的方法主要有两类：雄蚕培育法，无 损检测法。雄蚕培育法通过改变家蚕生存条件或通过控制 家蚕生理机能获得，该类方法存在一定缺点，如性别限性 技术，须将雌、雄蚕分开上簇，会增大蚕农劳动强度；性 连锁平衡致死技术，制种成本高；控制环境条件会对雄蚕 的综合经济性状造成不良影响等[3-4]。无损检测法主要包括 近红外光谱技术、计算机视觉技术等。潘沈元[5]、金同铭[6]、 颜辉[7]、李玉品[8]等研究了基于近红外光谱法判别蚕茧雌雄 的方法，该法需对蚕茧预处理，且检测精度与检测环境、 检测器与样本间距离有关，实际应用难度较大；C.Liu 等[9] 利用核磁共振成像（MRI）技术成功判别出蚕茧雌雄，但试 验设备昂贵，难以实际应用。因此，探索一种新的蚕茧性 别判别技术具有重要的实际应用价值。 X 射线穿透被检物体时，因物体的吸收、散射等作用， 强度会逐渐减弱。其强度衰减程度与被检物体的组分、厚度 及入射射线能量有关。蚕茧密度、厚度远小于蚕蛹，对 X 射 线基本无吸收，且雌雄蚕茧形态差异小，很难依靠蚕茧形态
形态特征提取 外形差异是雌雄蚕蛹之间重要的区别之一，蚕蛹轮 廓近似椭圆形，采用椭圆相关特征参数能较好地区分雌 雄蚕蛹。蚕蛹图像预处理后，提取 7 个形态特征参数， 用以描述蚕蛹的形状特征[10-11]，参数说明如表 2。对 7 个 形状特征进行描述统计分析和多因变量方差分析，结果 表明，除偏心率和长轴短轴之比两个特征雄蛹均值高于 雌蛹外，其余特征雌蛹均值均高于雄蛹均值，雌雄蚕蛹 间的 7 个形状特征具有非常显著的差异。
基于图像处理的纺织纤维横截面的识别研究的开题报告
基于图像处理的纺织纤维横截面的识别研究的开题报告一、选题背景纺织纤维是指任何天然或合成的纤维，具有不同的材质、形态和特性。
了解纺织纤维的横截面结构能够为材料的性质和性能研究提供依据。
传统的纺织纤维横截面结构分析、测量方法需要人工操作，效率低、误差大，不能满足大规模生产的需求。
因此，开发快速、自动化的图像处理技术来分析纺织纤维的横截面结构具有重要意义。
二、选题意义纺织纤维的横截面结构是决定纤维性能和性质的重要参数，因此需要对其进行精确、快速的表观形态描述和形态解析。
而基于图像处理的纺织纤维横截面的识别技术可以高效地分析纤维的形态和结构，并生成相关的分析报告。
此外，这种技术也可以为纺织工业提供质量控制和生产监管的支持。
三、研究内容和方法1. 纺织纤维横截面数据采集。
采用数字化显微镜或高分辨率扫描仪获得纺织纤维横截面图像。
2. 图像预处理。
对纤维图像进行去噪、增强、二值化等预处理操作，以便于后续的特征提取和图像分析。
3. 特征提取。
通过边缘检测和形态学处理等方法，提取纤维图像的特征，如纤维面积、纤维周长、纤维长短比等。
4. 纤维识别和分类。
采用模板匹配、形状匹配等方法进行纤维识别和分类。
5. 识别结果的分析和评估。
将识别结果与原始图像进行比较，分析图像处理和识别算法的稳定性和准确性。
四、预期成果及应用1. 开发出基于图像处理的纺织纤维横截面识别算法。
2. 实现对单根纤维横截面的自动化识别及其特征提取。
3. 探索应用于纺织工业中的实际应用案例，提高生产效率和质量管理。
五、进度安排第一年：纤维横截面数据采集和预处理技术研究。
第二年：纤维图像特征提取和识别算法的研究和开发。
第三年：纤维横截面识别过程中的准确性分析和调整。
六、考核指标1. 实现自动化的纤维横截面识别和特征提取。
2. 识别算法的准确性和稳定性符合实际工业应用的要求。
3. 最终实现可行性验证，并完成相关论文的撰写和发表。
以上是本人的初步开题报告，如果需要进一步完善和调整，可以做出相应的修改。
基于距离变换的粘连蚕茧分割方法
基于距离变换的粘连蚕茧分割方法古亭; 李子印; 王乐【期刊名称】《《计算机工程与应用》》【年(卷),期】2019(055)023【总页数】6页(P177-181,256)【关键词】蚕茧分割; 图像锐化; 最大类间方差法; 距离变换【作者】古亭; 李子印; 王乐【作者单位】中国计量大学光学与电子科技学院杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言随着人工智能的发展，图像处理技术被广泛地应用在工业、农业等方面，特别是对农副产品的计数。
计数首先需要解决目标的粘连问题，作为图像分析[1-3]中的一个重要的研究方向，图像分割能把目标从背景中分离出来，但粘连目标的分割一直是一个难点。
针对粘连的情况，国内外研究学者经过深入的研究，已经涌现出多种分割粘连对象的方法[4-5]。
常见的分割方法有腐蚀膨胀法[6-7]、区域生长法[8-11]等。
腐蚀膨胀分割算法主要利用膨胀运算和腐蚀运算对粘连目标进行分割，先对二值化后的目标进行腐蚀操作至粘连对象分离，再进行一定迭代次数的膨胀运算，此方法运算速度快，原理简单，但腐蚀和膨胀不是可逆操作，若干次的先腐蚀再膨胀并不能完全恢复为原图像，造成较大误差。
区域生长是指从某个像素点出发，按照一定的生长准则，逐渐加入邻近的像素点，满足某一条件时，区域生长终止，得到分割图像。
种子点的选取及生长法则很难确定，对于粘连目标分割效果不是很好。
考虑以上方法的优点和不足之处，本文提出了一种基于距离变换[12-14]的粘连蚕茧分割方法，先对图像进行锐化处理，再利用最大类间方差法对图像二值化，并对其进行距离变换和归一化，接着进行阈值化二值分割、形态学膨胀，标记连通域并统计个数。
实验结果表明该方法能有效、快速地分离粘连蚕茧，大大提高计数准确率。
2 蚕茧分割计数系统组成如图1所示，首先通过摄像头采集待分割计数的蚕茧图像，为了便于处理和分割计数，需要对图像进行预处理，采用滤波操作，去除噪声的影响，采用图像锐化来增强蚕茧的边缘，接着再利用二值化将彩色图像转换为二值图像，二值化阈值的确定采用最大类间方差法，为了使相互粘连的蚕茧完全分离，在连通域标记之前利用距离变换和归一化操作，将蚕茧内部像素点距离边界所有零像素点的距离以灰度值的形式表示，距离越远，灰度值越高，蚕茧中心像素点距离边界零像素点最远，将在蚕茧中心形成一条亮纹，以蚕茧中心的亮纹代表每一个蚕茧，再利用归一化操作，将数据转换到[0，1]范围，进一步收缩蚕茧边界，粘连的蚕茧被完全分离，大大提高了计数结果的准确性，距离变换之后再次对图像进行二值化，将距离变换之后的灰度图转变为二值图，接着利用形态学操作对过度分割的蚕茧轮廓进行适当的恢复，保证轮廓的闭合和完整，最后统计连通域的个数，连通域的数目即为蚕茧的数目。
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２ 像 素法 的原 理
像 素 法 是 基 于 计 算 机 图 像 技 术 的基 本 原 理 实 现 的 。像 素 是 构 成 计 算 机 中 的 图 像 即 数 字 图 像 的 基 本 单 位 ，它 由 坐 标 值 （ ， Ｙ）和 颜 色 值 组 成 ，一 幅 数 字 图 像 在 计 算 机 中 由一 系 列 像 素 所 组 成 。 在 图像 中 像 素 的分 布 是 均 匀 的 ， 即 像 素 的 个 数 和 数 字 图像 的
性 能 等 影 响 甚 大 。所 以 ，茧 丝 的 单 丝 截 面 积 往 往 是 丝 纤 维 形 态 、结 构 、性 能 、 品 质 研 究 中 不 可 少 的 测 试 项 目。 但 由于 单 丝 的 截 面 积 很 小 ，通 常 采 用 显 微 镜 投 影 法 进 行 测 试 ，此 方 法 中需 用 人 工 描 绘 以 及 人 工 选 定 参 考 范 围 等 其 他 辅 助 测 算 ，故 存 在 较 大 程 度 的 主 客 观 误 差 ，且 较 费 时 。 本 文 提 出 了 运 用 计 算 机 Ｖ Ｂ编 程 软 件 自编 程 序 计算 像 素 点 ，从 而 计 算 相 应 的
才 能 得 到 所 测 对 象 的实 际 面 积 ，即 ：
Ｓ ＝ Ｓ ／ Ｄｌ ｌ （ ・Ｄ２ ）
式 中 Ｓ为 所 测 物 体 的 实 际 面 积 ； Ｓ 为 所 测 对 象 的放 大 面 积 ； ． Ｄ。Ｄ２ 别 为 纵 向 放 大 倍 数 和 横 向 放 大 倍 数 。 ， 分
工 选定 参 考 范 围并 通 过 计 算 所 测 对 象 所 包 含 的像 素
来 测 定 茧 丝 单 丝 的截 面 积 ，大 大 减 少 了主 客 观 误 差 ，
（） １
测 定 结 果 的精 度 提 高 ，且 较 为 方 便 。
１ 测 定 茧丝 单 丝 截 面积 的常 用 （ 统 ）方 法 传
把 生 丝 或 茧 丝 横 截 面 的 切 片 放 在 显 微 镜 下 ，在 厚 薄均 匀 的纸 上 描 绘 其 投 影 ，剪 下 单 丝 投 影 部 分 称 重 ，除 以纸 的单 位 面 积 重 量 就 可 得 到 放 大 后 的 单 丝 的 截 面 积 ，再 除 以 放 大 倍 数 即 得 到 其 相 应 的 实 际 截 面 积 。在 这 种 方 式 中 ， 由 于 纸 的 厚 薄 有 差 异 ，称 重
１２ 称 重 法 ．
计 算机 在 进 行 数 字 图像 处 理 时 的分辨 率 很 高 ， ｌ ｍ 图 像 对 应 的像 素 点 数 为 十 个 到 数 十 个 ，甚 至 上 ｍ 百 个 ，因此 每 个 像 素 点 所 代 表 的 面 积 就 非 常 小 ，通 过 公 式 （ ）计 算 得 到 的 面 积 值 的精 度 就 非 常 高 。 由 １ 于 图像 是 实 际 物 体 放 大 后 得 到 的 ，所 以还 要 将 Ｓ 除 以总 的 放 大 倍 数 （ 向 放 大 倍 数 ×横 向放 大 倍 数 ） 纵
茧 丝 是 由两 根 平 行 的 单 丝 组 成 的 ，单 丝 横 截 面
积 是 生 丝 形 态 结 构 的 重 要 组 成 部 分 ，对 生 丝 品 质 、
时 同样 也 存 在 主 观 和 客 观 的 误 差 。
综 上 所 述 ，常 用 的 测 定 茧 丝 截 面 积 的 方 式 都 存 在 一 定 的误 差 ，故 精 度 较 低 ，而 且 工 作 量 大 。
面 积 是 成 正 比的 。 因此 ，我 们 可 以 得 到 ：
Ｓ ｌ＝ Ｓ ２・（ ｌ 凡 ） 凡 ／ ２
式 中 Ｓ 为 所 测 对 象 的放 大 面 积 ； ． Ｓ ２为 选 定 参 考 范 围 的 放 大 面 积 ； ｎ 为 所测 对象 的像 素 总数 ； ．
单 丝 截 面 积 的 方 法— — 像 素 法 ，它 由 计 算 机 代 替 人
维普资讯
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３ ８・
丝 绸 ＳＬ ＩＫ
２０ ０２年 第 ８ 期
Hale Waihona Puke 像 素 法 在 茧 丝 截 面积 测 量 中 的 应 用
刘喜 昂 ，尹 艳 梅 。吴 微 微
（ ． 江 工程 学院机 械 与 自动控 制 学 院 ，浙 江 杭 州 ３０ ３ ；２ 浙 江工 程 学 院服 装 与 艺术 设计 学院 ，浙 江 杭 州 ３ ０ ３ ） １浙 １０ ３ ． １０ ３
收 稿 日 期 ： ２０ ０ ２～Ｏ 一０ ｌ ５
（） ２
３ 像 素法 在 单 丝 截 面积 测 试 应用 中 的实现
１ １ 方 格 法 ．
ｎ 为 选定 参考 范 围 的总像 素数 。 ２
把 生 丝 或 茧 丝 横 截 面 的 切 片 放 在 显 微 镜 下 ，在 大 小均 匀 的 方 格 纸 上 描 绘 其 投 影 ，然 后 通 过 数 出 单 丝 投 影 内所 包 含 的 格 子 数 ，再 乘 以 每 个 格 子 的 面 积 ， 得 到放 大 后 的单 丝 截 面 积 ，再 除 以 放 大 倍 数 可 得 到 其 面 积 。 但 由 于 单 丝 截 面 积 呈 不 规 则 形 状 ，其 边 缘 部 分 的 格 子 数 统 计 存 在 着 主 观 上 的误 差 。