在纺织品生产中,验布是质量控制的一个重要环节。迄今为止,传统的验布都是由人工来完成的,由于人工验布是一种单调、乏味且繁重的劳动,验布人员的验布能力还受到工作环境、自身生理和心理等因素的影响,故人工验布结果受到验布人员主观的影响较大,且验布的速度比较慢。随着计算机和图像处理技术的发展,计算机视觉越来越多地被应用于工业生产,基于计算机视觉的自动验布已成为人们关注的热点。 本文在基于小波变换的疵点自动检测即假设疵点已检测出的基础上,探讨应用图像处理技术自动评定织物等级,具体研究内容如下: 1.探讨了应用图像处理技术对织物疵点进行分割表征。首先使用均值滤波器模糊织物纹理组织,其次使用Sobel算子检测疵点边缘,对边缘检测后的图像灰度直方图进行局部放大,得到分割门限,然后对分割后的疵点图像进行二值形态学处理去除噪声点,最后得到准确的疵点二值图像。从而可以从疵点二值图像中提取特征值来表征疵点。 2.制定了疵点自动评分规则和布卷自动评等规则。根据小波自动检测疵点和图像处理分割疵点的特点,参考人工验布规则,制定了自动评分和评等规则。 3.初步建立在小波自动检测疵点的基础上,应用图像处理技术分割疵点的织物等级自动评定系统的软件,并用Microsoft Access 2000数据库和Microsoft Visual Basic6.0对系统进行了实现。 通过研究得到如下的结论: 1.由疵点检测、疵点分割表征和疵点评分与布卷评等三个主要部分构成的基于计算机视觉的织物疵点自动评定系统从原理上是可行的,实践也证实了其正确性和实用性。 2.通过对竹节、粗经、双经、断经、双纬、脱纬、纬缩、吊经、稀纬、杂物、破洞、油污等常见的十二种疵点进行分割表征试验,并与人工表征比较,