基于数字图像处理的异形纤维检测系统的研究与开发

来源 :南京航空航天大学 | 被引量 : 7次 | 上传用户:majun913
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近几年来,化纤工业中的异形纤维产品种类层出不穷。所谓异形纤维,是指横截面非圆形的化学纤维。异形纤维的品质特性与其横截面的形状参数密切相关。目前,国内主要依靠人工完成化学纤维横截面形状参数检测,劳动强度大、效率低,且重复测量精度低。因此化纤生产中迫切需要一种异形纤维自动检测系统,实现纤维横截面形状参数的快速精确提取。本文主要研究了异形化纤横截面自动检测系统中的纤维图像处理与分析子系统,即针对制样装置所采集的纤维横截面图像,解决相互粘连化纤的横截面几何形状参数自动测量问题。本文所研究的纤维图像处理与分析系统包括图像预处理、图像分割、图像特征检测三个模块。预处理模块完成异形纤维图像的二值化处理,实现目标区域与背景区域的粗分割;图像分割模块完成相互粘连纤维颗粒的二次分割,是后续精确获取单个纤维截面形状参数的关键;图像特征检测模块针对分割后的单个目标形态,自动获取周长、面积、最小外接圆、最小面积外接矩形等大小参数和形状参数。首先针对非均匀光照下的纤维图像,利用Niblack算法完成了纤维目标区域与背景区域粗分割。然后,针对纤维目标区域中的相互粘连的纤维对象,提出了一种基于距离变换与标记控制的分水岭分割算法。即利用距离变换和灰度形态重构获取分水岭变换所需的种子区域,再根据种子区域对距离图强制最小,对强制最小后的距离图做分水岭变换,最终实现粘连纤维对象的分离。特征检测模块,研究了计算周长和面积的算法。针对类圆形纤维,还研究了计算其最小外接圆的算法。针对类矩形纤维,还研究了计算其最小面积外接矩形的算法。基于上述研究,使用Visual C++构建了一个异形纤维横截面显微图像检测系统。实现了图像的预处理、图像分割和特征检测。并进行了相关实验,实验结果表面本课题所开发的软件能较好的完成图像分割和特征检测。
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