【摘 要】
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目前,在质量监督检测中,主要采用显微投影法和化学溶解法来测定纱线的混纺比,这种方法耗时费力,而且容易引起检测人员的视觉疲劳,致使检测结果参杂许多的主观因素。随着新型纤维的
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目前,在质量监督检测中,主要采用显微投影法和化学溶解法来测定纱线的混纺比,这种方法耗时费力,而且容易引起检测人员的视觉疲劳,致使检测结果参杂许多的主观因素。随着新型纤维的大量出现,混纺产品的品种逐渐增多,给纱线混纺比的测定带来巨大困扰。面对繁杂的纤维种类,传统的纤维鉴别方法已经不能够完全胜任,进而就导致了在纺织品检验的过程中,对纤维鉴别会产生误差,不利于纺织品的实际生产,使得对纱线中的纤维类别进行鉴别将成为一种非常重要而复杂的工作。近年来,图像处理技术的应用范围不断扩展,已深入到纺织行业。数字图像分析技术能将纤维的形态直观地反映出来,并且能在合理的时间内提取纤维的形态测量结果,同时可以进行大量的数据处理。本文以棉/Tencel混纺纱为实验对象,主要研究纤维的纵向特征分析、纤维图像的预处理、纤维特征值的提取,主要提取了纤维的直径CV值、矩形度和平滑度。研究这三个特征值的相关性,结果表明直径CV值和平滑度这两者相结合更有利于区分棉纤维和Tencel纤维。设计BP神经网络,训练样本参数,用检测样本进行检测网络实用性,识别出棉纤维和Tencel纤维,计算出纱线的混纺比。
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