纺织面料结构参数快速智能分析系统是将数字图像处理、模式识别、人工智能技术应用于织物结构参数分析而开发出来的计算机系统。利用该系统可以提高纺织面料分析效率及结果准确性,降低劳动强度。本文结合科研对纺织面料结构参数快速智能分析方法进行深入分析和研究,主要工作及创新点如下:(1)织物图像的纠偏对后续组织点的定位和识别效果具有重要影响,本文首先对采集的织物图像进行去噪、均衡化等预处理后,根据织物图像的特点利用垂直水平边缘检测算子进行边缘检测提取织物走势轮廓,然后运用Hough变换对织物图像进行倾斜检测,获取偏斜角度,最后进行图像旋转实现对图像的纠偏目的。为提高Hough变换的效率,会先对获取的边缘提取图进行相应细化处理。(2)采集的织物图像由于人工放置或织物加工过程的影响,经纱与纬纱之间无法达到经纱垂直纬纱水平状态。纠偏后的织物图像通常仅满足一个系统要求,即纬纱水平或经纱垂直,以经纱垂直为例,此时纬纱往往并不呈现水平状态,无法直接运用灰度投影法对纬纱进行自动定位。本文利用Hough变换检测纬纱偏斜角度,并在进行灰度投影时加入纬纱倾斜角度从而对纬纱进行定位。(3)提出了一种基于图像垂直与水平方向投影来实现经纬纱线定位的方法,即根据垂直、水平方向投影曲线的谷值作为纱线与纱线之间的间隙,完成经纬纱线的定位同时确定图像中经纬纱线的根数。(4)经纬纱定位后,为进一步分析组织点类型,本文通过提取每个组织点图像区域的灰度均值、水平方向投影的方差和极大值、垂直方向投影的方差和极大值五项作为特征值,利用K均值聚类的方法对组织点进行聚类分析从而识别出经纬组织点。(5)在对织物进行色纱种类及其排列方式识别过程中,采用将织物图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,利用K均值聚类算法对织物颜色进行聚类,获取相应颜色聚类中心。结合相应织物图像像素点坐标,生成织物颜色聚类色块图像,并依据占优法则对色块聚类图进行修正。根据色纱种类及识别的组织图完成对织物色纱排列的识别。本文提出的方法能够应用于众多不同尺寸、分辨率、颜色、组织的织物结构参数识别,识别的结果具有较高准确率、可靠性及算法效率,因此具有相当大的应用价值和理论意义。