织物洗后外观直接影响到纺织品的美观特性,同时也事关织物易护理性能。如何评定织物洗后外观平整度,是纺织品检验领域的重要内容。国内评定织物的平整度主要依照美国AATCC 124-2001标准,方法是将试样与标准样卡在标准房间、标准灯光条件下通过眼光目测进行比较。我国国标GB/T 13796-1992是参照美国AATCC标准制定的,样卡依然采用美国标准样卡,工作环境和评定方法与美国标准相似。这种方法属于主观评定,由于人为因素容易带来实验误差。本论文将图像处理技术引入纺织领域,利用计算机视觉方法来对织物洗后外观平整度进行评定,从而使织物平整度等级的评定向客观化和快速化方向发展。论文运用信息学科中发展较新的二维小波分析方法,分析了针织物和机织物的外观平整度,提取了较为精细的织物图像信息。图像首先经过预处理,再利用小波变换分解并从中提取高频信息,然后结合4种表征织物折皱的特征参数,计算不同平整度等级模板的特征值。并以此为依据,运用最小距离判别法,确定不同织物类型的平整度等级。为了定量描述评定结果,通过计算客观评定与主观评定结果的相关系数,验证该方法的可行性。主要工作如下:(1)开发了织物平整度等级客观评估系统,实现了图像处理分析程序和图像采集装置的系统软硬件集成。整个客观评估系统由硬件和软件两个部分组成。硬件部分包括织物图像采集装置;软件部分是根据面向对象的程序设计思想,利用Visual C++6.0的编程环境和Matlab提供的计算软件共同完成。(2)编写了实现平整度等级客观评定的应用程序。主程序提供了友好的用户界面,实现了图像的采集和读取、图像的预处理、小波分析和特征值的提取等功能,可以方便地对织物进行图像采集和分析处理。(3)利用3种不同的织物图像的预处理方法:中值滤波、高斯平滑、中值滤波+梯度锐化,分别对采集的图像进行预处理。(4)采用二维小波变换技术分解并提取织物图像的高频信息,通过分析表征织物折皱的特征参数来客观评定针织物的表面平整度。实现了织物图像信息的数字化处理,有效地避免了主观评定时人为因素的影响。(5)选取了29块实际织物(16块针织物、13块机织物)对客观评估系统进行试验。试验表明:采用不同的预处理方法将影响客观评定的结果。其中,运用中值滤波对织物图像进行预处理的效果较好。将最小距离判别法的评价结果与主观评价结果相对照,两者的相关系数最高分别达到95.06%和91.17%,从而验证了该方法的可行性。