纺织行业中,纺织品表面纱线密度对纺织品的价值有很大的影响。传统机织物密度都是基于人工检测的。在检测过程中,要求检测员精神时刻保持高度集中,若是在检测过程中出现错误,则要重新检测。检测员的劳动强度很大,耗费时间与精力,效率较低,在检测过程中容易损坏织物,并且对检测员的身体健康有着较大的影响。随着机器视觉与图像处理的发展,实现机织物密度的自动检测,不仅缩短了纺织品生产的操作流程,较大地提升了生产效率,而且加快了纺织行业生产自动化的发展与智能化的实现。本课题研究内容大致分为如下:第一章为绪论,主要针对国内外学者在机织物密度自动检测方向进行的研究做了简介及对比,了解到现阶段织物密度自动检测的缺点及不足,在国内外学者研究的基础上,阐述本论文所研究内容。第二章主要介绍织物图像的预处理以及倾斜检测和纠偏,因为在织物图像的采集过程中难免会出现各种噪声以及放置过程中图像的倾斜等现象,定会给后期织物密度的检测带来很大的影响。第三章与第四章开始讲述本论文所研究的两种密度检测方法:基于小波变换与基于灰度投影的机织物纱线密度的检测算法。首先对纠偏后的图像实现双正交小波的分解与重构,获得与机织物原始图像中经纬纱相对应的信息,然后对重构后图像进行二值化与平滑等形态学处理,获得与纹理背景分开、清晰且平滑的经纬纱图像,最后获得纱线的密度。结合双正交小波滤波器,运用灰度投影进行机织物密度的检测,分别绘制重构图像中垂直方向与水平方向的灰度投影曲线,曲线中的每个峰值象征着一根纱线,通过计算峰值的数量便可得出机织物的密度。第五章,作为机织物密度检测的一个延伸,通过Lab VIEW与MATLAB的结合,设计出基于Lab VIEW的机织物密度检测界面。在实验中,首先实现了机织物图像的预处理以及倾斜检测并纠偏,得到较好的增强图像;选择合适的小波基,完成了基于小波变换的机织物密度的自动检测,以及基于灰度投影织物密度自动检测,运用MATLAB编程实现了机织物密度的自动计算;最后利用Lab VIEW软件,做了较简单的机织物密度检测界面。本论文在数字图像处理的基础上,提出了机织物密度检测的方法,不仅可以避免主观因素的影响,使得结果客观、准确,更提高了检测的效率和减小人工检测所存在的误差,又可以保护检测员身体健康,而且实现纺织品高质量的生产与多样性的快捷设计,具有良好的应用前景。