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基于图像处理的机织物组织自动识别的研究

作 者: 张江丰
导 师: 张森林
学 校: 浙江大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 图像处理 机织物 组织结构 自动识别
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 69次
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内容摘要


传统的织物组织的识别主要依靠人工进行检测分析,虽然具有一定的权威性,但是费时费力、效率低下,显然无法满足目前纺织工业自动化,高效率的需求。将数字图像处理技术应用于织物组织结构自动识别,不仅能简化传统纺织行业的操作流程,大大提高工作效率,而且对实现纺织企业生产自动化、智能化具有重要的意义。为此,本文主要研究如何利用数字图像处理技术,以实现机织物组织结构的自动识别。主要涉及以下内容:织物图像的自动倾斜校正、织物经纬纱密度的自动识别、织物组织点特征的提取与选择、织物组织的自动识别与校验。首先,为了提高组织识别的精度,针对机织物图像与纱线存在的倾斜问题,本文分别给出了图像与纱线偏斜检测及其校正算法。然后,利用灰度投影法实现织物图像中纱线的定位,从而完成织物纱线密度的自动检测。为实现组织点的自动识别,应先提取出组织点图像的特征,然后根据特征对其进行无监督式的聚类识别。本文采用灰度共生矩阵来提取组织点图像的纹理特征,同时为了优化特征和减少计算量,对组织点的纹理特征进行主分量分析,提取最有意义的子特征。本文采用核模糊聚类算法对组织点进行分类,并根据纹理的方向特征确定组织点类簇的属性。由于存在个别组织点误判的可能性,本文采用标准组织数据库对初步识别结果进行自动校验,使目前的识别方法具有一定的容错机制,从而使得最终的识别结果更为准确。测试结果表明,本文所提出的方法能够实现机织物组织的准确识别,具有较大的理论意义与应用价值。

全文目录


致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-8
目录  8-10
第1章 绪论  10-16
  1.1 课题研究背景与意义  10-11
  1.2 国内外技术现状与发展趋势  11-13
    1.2.1 国外技术现状  11-12
    1.2.2 国内技术现状  12-13
  1.3 本课题研究的主要内容  13-14
  1.4 主要关键技术与创新点  14
  1.5 论文章节安排  14-16
第2章 课题相关理论与知识  16-21
  2.1 织物的相关概念  16-17
    2.1.1 织物组织的结构参数  16
    2.1.2 织物组织的表示方法  16-17
  2.2 数字图像处理技术概述  17-18
  2.3 纹理分析与聚类分析概述  18-20
    2.3.1 纹理分析方法概述  18-19
    2.3.2 聚类分析概述  19-20
  2.4 小结  20-21
第3章 织物图像预处理及倾斜校正  21-40
  3.1 织物图像的采集  21-22
  3.2 图像的预处理  22-27
    3.2.1 彩色图像灰度化  23-24
    3.2.2 图像噪声的抑制  24-26
    3.2.3 直方图均衡化  26-27
  3.3 织物图像的纠偏  27-39
    3.3.1 织物图像偏斜检测与校正  28-32
    3.3.2 纱线偏斜角度检测  32-36
    3.3.3 织物纱线的校正  36-39
  3.4 小结  39-40
第4章 织物组织特征提取与选择  40-54
  4.1 组织点定位  41-46
    4.1.1 基于灰度投影法的组织点定位  41-45
    4.1.2 经纬纱密度的计算  45-46
  4.2 组织点特征提取  46-51
    4.2.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征  47-51
  4.3 组织点特征选择  51-52
    4.3.1 基于主分量分析的特征选择  51-52
  4.4 小结  52-54
第5章 无监督的组织识别与校验  54-66
  5.1 无监督的组织识别  55-62
    5.1.1 模糊C均值聚类(KCM)  55-58
    5.1.2 基于核的模糊C均值聚类(KFCM)  58-60
    5.1.3 织物组织图生成  60-62
  5.2 无监督的组织校验  62-64
    5.2.1 基于组织结构数据库的组织校验  62-64
  5.3 小结  64-66
第6章 总结与展望  66-69
  6.1 本文的主要贡献  66-68
  6.2 存在的问题与进一步研究方向  68-69
参考文献  69-71
硕士期间参与的项目与发表和录用的论文  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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