纱线毛羽骨架及长度的跟踪测量
本文选题:纱线毛羽 + 毛羽骨架 ; 参考:《纺织学报》2017年08期
【摘要】:针对现有图像法毛羽测量存在的缺陷,提出了一种用于毛羽分析和长度测量的纱线毛羽骨架跟踪算法。首先以10像素为步长,作纱线条干边缘曲线对毛羽骨架的分割线,得到毛羽起点;接着在毛羽延伸方向上对毛羽起点的上5-邻域点或下5-邻域点进行判断,得到新的毛羽路径点,进行邻域点的重复判断,直到没有毛羽路径点存在,依次记录所有毛羽点生成毛羽路径,并提出了多毛羽路径点和交叉毛羽的解决方案;最后根据2点间的距离计算出毛羽路径中相邻毛羽路径点的像素,从而得到毛羽的测量长度。对长毛羽的跟踪测量和固定分割长度测量的结果显示,毛羽骨架及长度的跟踪测量算法可将测量长度提高24.3%~666%,测量结果较为精确。
[Abstract]:Aiming at the defects of the existing image hairiness measurement, this paper presents a yarn hairiness skeleton tracking algorithm for hairiness analysis and length measurement. At first, taking 10 pixels as step, the hairiness starting point is obtained by dividing the yarn edge curve to the hairiness skeleton, and then the upper 5- neighborhood point or the lower 5- neighborhood point of hairiness starting point is judged in the hairiness extension direction. A new hairiness path point is obtained and repeated judgment of the neighborhood point is carried out until there is no hairiness path point. All hairiness points are recorded to generate hairiness path in turn and a solution for multiple hairiness path points and cross hairiness points is proposed. Finally, the pixels of the adjacent hairiness path points in the hairiness path are calculated according to the distance between the two points, and the measured length of the hairiness is obtained. The results of tracking and measuring the length of the hairy plume show that the algorithm of the hairiness skeleton and length can increase the length of the hairy plume by 24. 3% and 66. 6%, and the measurement results are more accurate.
【作者单位】: 常熟理工学院艺术与服装工程学院;江南大学纺织服装学院;
【基金】:国家博士后基金项目(2013M541602) 教育部博士点基金项目(20120093130001) 霍英东教育基金会高等院校青年教师基金项目(141071)
【分类号】:TP391.41;TS106.4
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,本文编号:2086408
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