近年来,图像处理技术逐渐渗透到纺织领域中,大大促进了纺织行业的发展,逐渐实现了从人工到智能的转变。其应用也正由纯学术研究走向工业应用,应用领域在不断拓宽。图像处理技术在纺织品检测上的应用改变了纺织行业中的传统的手工操作流程,提高了工作效率,解决了许多纺织品检测中的难题。 为了解决针织物结构参数在人工测量时容易产生误差以及费时费力等问题,文章提出采用图像处理的方法实现针织物结构参数的自动测量,包括线圈长度、密度、线圈歪斜度、面积孔隙率、未充满系数以及编织密度系数等。借助功能强大的MATLAB语言编程,实现高速的运算和图像处理。尝试利用VC++和MATLAB混合编程,有效的提高了计算速度。 文章根据针织物的特点,将织物图像经过灰度化、平滑化、二维快速傅立叶变换、频谱图中特征点的提取、图像重建、细化等处理实现了织物图像有效信号的提取。根据空间域与频率域的对应关系得出自动测量密度的公式。利用回归分析得出二维线圈长度和三维线圈长度的关系式,实现了线圈长度的自动测量。运用傅立叶变换的旋转性实现了对线圈歪斜角度的测量。 对不同纱线、不同密度、不同颜色以及不同简单组织的测试结果和人工测试结果进行了多次实验对比,用概率统计的方法检验该系统的测量数据和人工测量结果无显著性差异。 本课题的密度测试主要针对简单组织,线圈长度测试着重研究了纬平针组织。所以要应用于实际生产还需要做进一步的研究。