基于MatLab图像处理技术的线圈长度测量方法.pdf
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1、第2 9 卷第3 期 2 0 0 8 年3 月 纺织学报 J o u r n a lo fT e x t i l eR e s e a r c h V 0 1 2 9N O 3 M a l l “ 2 0 0 8 文章编号:0 2 5 3 9 7 2 1 ( 2 0 0 8 ) 0 3 0 0 2 9 0 5 基于M a t L a b 图像处理技术的线圈长度测量方法 宋广礼,丁雪荣,黄 故 ( 天津工业大学,天津3 0 0 1 6 0 ) 摘要为提高针织物线圈长度测量的可靠性和自动化程度,基于M a t L a b 程序,利用图像处理技术对扫描的针织 物结构图像进行处理,通过傅里叶变换提取出
2、反映线圈长度的特征点,经过细化等处理后,测量出线圈在平面上的 投影长度( 二维线圈长度) ,经线性回归分析得出相应的实际线圈长度( 三维线圈长度) 。试验和分析表明,系统所 测量并计算出的线圈长度与手工测量的线圈长度之间没有显著性差异,达到了所要求的测量精度。 关键词针织物;线圈长度;图像处理;F F r ;M a t L a b 中图分类号:T S1 0 1 8文献标识码:A S t i t c hl e n g t hm e a s u r i n gs y s t e mw i t hd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gb a s e do
3、nM a t L a b S O N GG u a n g l i ,D I N GX u e r o n g ,H U A N GG u ( T i a n j i nP o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y ,T i a n j i n 3 0 0 1 6 0 ,C h i n a ) A b s t r a c tT oe n h a n c et h er e l i a b i l i t ya n da u t o m a t i o no fs t i t c hl e n g t hm e a s u r e m e n t ,as t
4、i t c hl e n g t hm e a s u r i n g s y s t e mt h r o u g hp r o c e s s i n gt h es c a n n e di m a g eb a s e dO i lM a t L a bW a si n t r o d u c e d F i r s t ,b ye x t r a c t i n gt h ef e a t u r e s r e f l e c t i n gt h es t i t c hl e n g t hw i t hF F T r ( F a s tF o u r i e rT r a n
5、 s f o r m ) a n ds p e c i f i cp r o c e s s i n g ,t h e2 - Ds t i t c hl e n g t h w a sm e a s u r e d ,a n dt h e n ,t h e3 - Ds t i t c hl e n g t hW a sc a l c u l a t e da u t o m a t i c a l l ya c c o r d i n gt or e g r e s s i o na n a l y s i s E x p e r i m e n t sd e m o n s t r a t
6、et h a t n on o t a b l ed i f f e r e n c ei sf o u n do ft h ed a t ao b t a i n e db e t w e e nt h es y s t e ma n d m a n n a lm e a s u r e m e n t K e yw o r d s k n i t t e df a b r i c ;s t i t c hl e n g t h ;i m a g ep r o c e s s i n g ;F 盯;M a t L a b 线圈长度是使针织生产顺利进行和保证产品质 量所要控制的主要上机工艺参数
7、,也是决定针织物 性能的一项重要物理指标;因此需要方便准确地测 量出线圈长度,但是,传统的下机织物线圈长度测量 只能采取拆散的方法,是一种破坏性测量,而且仅局 限于织物边缘的些横列,随机性较大,有必要研究 一种新型的测量方法,以提高测量的可靠性和自动 化程度。随着计算机数字图像处理技术在纺织行业 各个领域的应用,利用计算机实现针织物结构参数 的自动检测与分析是数字图像处理技术在针织上应 用的一个很重要的方向。目前研究成果主要集中于 针织物疵点的在线检测和织物密度的自动测 量。5 ,对于线圈长度的自动测量研究得还不多。 本文利用基于M a t L a b 的数字图像处理技术,测量出 线圈的平面投
8、影长度,再通过数理统计的方法计算 出线圈的实际长度。 1 图像的输入和预处理 1 1 图像的输入 图像输入设备是对模拟形式的图像进行数字 化,从而产生计算机可用的离散图像数据的设备。 本文的研究采用平板扫描仪作为输入设备,实验证 明,它可以满足针织物图像的采集要求。 1 2 图像的预处理 扫描后的图像有噪声,即对图像有干扰作用的 信息点,所以需要除去噪声使得图像更适合人的视 觉特性或机器的识别系统。同时在进行二维傅里叶 变换之前,对图像空间域进行增强处理,可以更容易 地提取特征信息,本文的研究采用中值滤波去除噪 收稿日期:2 0 0 6 0 9 1 2修回日期- 2 0 0 7 0 1 0 5
9、 作者简介:宋广礼( 1 9 5 4 一) ,男,教授,学士。主要研究领域为针织工艺技术和产品开发。E m a i l :s 9 1 2 4 0 1 1 6 3 c o m 。 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 3 0 纺织学报第2 9 卷 声。M a t L a b 图像处理工具箱中,使用m e d i f i l t 2 函数所示。M a t L a b 语法格式为:Y = f f t s h i f l ( F ) 。 来进行中值滤波,选择默认
10、的3X3 邻域。其语法 格式为:J = m e d f i l t 2 ( I ) ,其中I 为原始图像( 见图1 ( a ) ) ,J 为滤波后的图像( 见图1 ( b ) ) 。 ( a ) 滤波前滤波后 图1 滤波前后的图像 F i g 1O r i g i n a li m a g e ( a ) a n dt h ef i l t e r e di m a g e ( b ) 2 线圈长度特征点的提取 2 1 频谱图的生成 频谱图就是将预处理后的图像经过傅里叶变换 后得到的矩阵所呈现出的图像,显示的是被变换的 图像的频率特点。其语法格式为: F = f f t 2 ( I ) ;快速
11、傅里叶变换,i m s h o w ( 1 0 9 ( a b s ( F ) ) ) 显示频谱图。 傅里叶变换后的图像如图2 ( a ) 所示。图像边 缘较亮的部分为低频部分,中间较暗的部分为高频 部分,噪声对应于频率较高的区域,织物的特征信息 位于频率较低的区域。为了更方便地观察傅里叶变 换后图像的结果,对变换后的结果求模并把傅里叶 变换的零频部分转移到频谱图的中间,如图2 ( b ) i a ) 傅里叶变换后【b ) 零频区域被转移到中问后 图2 傅里叶变换后频谱图和零频区域 被转移到中间后的频谱图 F i g 2S p e c t r o g r a m sa f t e rF F T
12、t r a n s f o r m a t i o n ( a ) a n dt h e s p e c t r o g r a mo ft h e mf r e q u e n c ya r e ai si nt h em i d d l e ( b ) 图2 中几个突出的亮点,表示原图中灰度值具 有周期性特征的结构部分,一个点越亮,说明这个点 的峰值越高,那么大多数图像的频率就集中在峰值 高的点上。经过分析图像的空间域和频率域之间的 相关性,对频谱图( 即能量谱图) 中的亮点进行分析, 提取出与针织物结构参数有关的亮点,再经过傅里 叶反变换将图像重建,就可得到所需要的结构信息, 因此,对频
13、谱图中的亮点进行分析和提取的过程非 常关键。 2 2 特征点的提取 分析线圈结构,不考虑它的三维形态,只考虑它 的正面投影,分别提取频谱图中横向、纵向、左斜向 和右斜向的峰点,可以得到图3 所示的特征点n “】。 将其重建后得到图4 所示的图形。对图4 进行二值 化和细化等数学形态学操作,得到图5 。这时可以 近似地认为线圈的平面结构是由六边形组成,从而 提取出一个线圈的结构图,如图6 ( a ) 所示。 图3 线圈长度特征点图4 重建图 图5 经过数学形态学操作的重建图 F i g 3 F e a t u r ep o i n t so fs t i t c hl e n g t h F i
14、 g 4 R e b u i l di m a g e F i g 5 R e b u i l di m a g ea f t e rm a t h e m a t i cp r o c e s s i n g 在实际的线圈中,圈干部分可看成是一条直线;B C D E 段和F G H I 段进行修正后,得到图6 ( b ) 。 对于针编弧和沉降弧,M u n d e n 的线圈模型是将它们以修正B C D E 段为例,假设B 、C 、D 、E 的坐标 作为半圆来处理的一1 ,而事实上如果将它们看作是 分别为( m 。,n 。) ,( r t l :,n :) ,( m ,n ,) ,( m ,
15、n ) ,所求 一段圆弧应该更具有普遍性,将图6 ( a ) 中圈弧部分 圆弧圆心的坐标为( 髫,) ,半径为r ,过点曰、C 、D 、 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 第3 期宋广礼等:基于M a t L a b 图像处理技术的线圈长度测量方法 3 1 。 GH ( a ) 修正前( b ) 修正后 。 图6 修正前后的单个线圈图 F i g 6 As i n g l el o o ps t r u e t t t r eb e f o r ea
16、 m e n d i n g ( a ) a n da f t e ra m e n d i n g ( b ) E 列圆的方程求解即可得到算,) ,以及r 的值。 M a t L a b 的求解过程为: s y m sXyr ; , S = s o l v e ( ( m l x ) 2 + ( n l y ) - 2 = r 2 ”( m 2 一x ) 2 + ( n 2 一y ) 乞= r 2 7 ( m 3 一x ) 2 + ( n 3 一y ) 2 = r 2 。 ( m 4 一x ) 2 + ( n 4 一y ) A 2 :r 2 ,X7 ,Y ,r ) ; d i s p ( S
17、 X ) ,d i s p ( 7 S Y ) ,d i s p ( 7 S r ) 2 3 二维线圈长度的计算 利用欧几里德( E u c l i d e a n ) 求2 点之间距离的方 法1 ,任意2 点P ( 髫,y ) 和q ( s ,t ) 之间的欧氏距离 定义为:D E ( p ,q ) = ( 菇一s ) 2 + ( ) ,一t ) 2 1 彪。求出 单个线圈中两两像素点之间的距离并求和即可得到 单个线圈的长度d ,当然这里得到的线圈长度不是 实际的二维线圈长度,若针织物图像的分辨率为r , 则每个像素点对应的实际尺寸为2 5 4 r ( c m ) ,实际 的二维线圈长度Z
18、( m m ) 为: Z :2 5 4 d l r( 1 ) 3由二维向三维线圈长度的转换 实际线圈结构是一个三维空间形态,所测得的 二维线圈长度还不能代表实际的线圈长度,因此有 必要找出二维线圈长度和三维线圈长度的关系。二 维线圈长度虽然还不是实际的线圈长度,但由于它 已经显示了线圈长度的主要部分,所以它和实际线 圈长度之间存在着一定的相关关系,在这里利用回 归模型建立起二者的相关关系。 3 1 元回归模型 因为只有2 个变量,所以建立的一元回归模 型训为: y = 风+ 卢1X + e , E ( e ) = 0 ,D ( e ) = d 2 式中风、岛和盯2 均为未知参数。 3 1 1
19、参数卢。和卢。的最小二乘估计 最小二乘估计的基本思想是选取适当的风, 卢。,使得总的误差平方和Q ( 风,卢。) 达到最小。用 这种方法得到的估计良,p 。分别称为风,卢。的最小 二乘估计,这种估计方法称为最小二乘法。 Q ( 风,p 。) = e 2 。= rr ;一( 风+ 卢隅) 2 i = i = I ( 3 ) 3 1 2 回归方程的显著性检验 任何2 个变量x 和1 ,不管它们之间是否真正 存在线性相关关系,都可以根据样本值按最小二乘 法求出参数风,J 臼。的最小二乘估计,从而得到方程 ;,= 良+ p 。x ,但这个关系是否描述了y 和x 的真 正关系,要通过回归方程的显著性检验
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- 基于 MatLab 图像 处理 技术 线圈 长度 测量方法
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