【摘 要】
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针对熔融显微投影法无法解决对聚对苯二甲酸丙二醇酯(PTT)纤维和聚对苯二甲酸丁二醇酯(PBT)纤维的智能识别和根数的自动统计技术问题,采用图像处理方法对PTT纤维与PBT纤维混
【机 构】
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五邑大学纺织材料与工程学院,广东检验检疫技术中心
【基金项目】
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广东省教育厅特色创新类项目(2016GXJK162,2017KTSCX182);国家标准制修订计划项目(20172272-T-608);广东检验检疫局科技计划项目(2018GDK18);广东省自然科学基金博士启动项目(2014A030310110);江门市科技攻关项目(江科[2016]189号)
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针对熔融显微投影法无法解决对聚对苯二甲酸丙二醇酯(PTT)纤维和聚对苯二甲酸丁二醇酯(PBT)纤维的智能识别和根数的自动统计技术问题,采用图像处理方法对PTT纤维与PBT纤维混纺纱的显微图像进行前处理,获得较理想的二值化图像;再对二值化图像中各交叉纤维进行智能分离,解决纤维根数自动统计问题;然后提取每根纤维等效直径、色度和纤维伸直度3个特征值;再以200根纤维的3个特征值矩阵为学习样本,建立BP神经网络,以20根纤维作为检验样本。结果显示:该网络对PTT纤维及PBT纤维的识别率高于99%,成功地将混合纤维
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