基于边界跟踪测量麻纤维横截面参数的算法研究与应用

发布时间：2022-12-04 23:50

　　针对在同一纤维横截面图像中难以同时测量多根纤维参数的问题,提出了一种基于边界跟踪测量麻纤维横截面参数的算法。首先利用边缘提取算法提取麻纤维的边缘,通过修改边缘提取算法的敏感度阈值获取合适的边缘检测图像,然后采用边界跟踪算法对边缘检测图像中的麻纤维进行识别和标记,利用循环标记出图像中所有的麻纤维并保存边界跟踪的路径点坐标,最后利用算法测量麻纤维的周长、面积和圆度。实验结果表明:该方法能够同时测量多根麻纤维的横截面参数;根据用于测试的标准圆的数据可知,本算法测得的麻纤维的周长偏差大约为3%,面积偏差大约为4%,数据误差较小。 

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【文章目录】：
1 硬件系统及图像采集
2 图像处理
    2.1 Canny算子边缘提取
    2.2 8邻域边界跟踪
3 数据提取与分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别[J]. 陶伟森,许忠保,陈威,辜凌鹰,刘凤鸣.  棉纺织技术. 2018(02)
[2]基于纤维图像的横截面轮廓提取和识别技术[J]. 郭荣幸.  现代丝绸科学与技术. 2016(01)
[3]基于纤维纵向显微图像的棉/亚麻单纤维识别[J]. 应乐斌,戴连奎,吴俭俭,孙国君.  纺织学报. 2012(04)
[4]图像处理技术在纤维素纤维纵向特征参数研究中的应用[J]. 张传雄,吴雄英.  东华大学学报(自然科学版). 2006(01)
[5]羊毛细度与横截面几何参量的微机图象分析[J]. 吴兆平,余序芬.  上海工程技术大学学报. 1995(03)



本文编号：3709234