基于贝叶斯阈值的纱线毛羽检测方法研究

研究基于贝叶斯阈值的纱线毛羽检测方法。首先利用图像增强以及保边递归滤波对纱线图像进行预处理,以增强纱线毛羽与背景之间的对比度;其次,利用贝叶斯阈值对预处理后的图像进行像素级分割,并去除条干,获得纱线毛羽;最后对获得的毛羽进行细化,并利用像素法对细化后的毛羽进行统计分析,计算出纱线毛羽长度、毛羽根数、毛羽面积指数及毛羽长度指数等指标。与等距线法及YG172A型纱线毛羽测试仪的检测结果相比较,本研究方法能够精确计算出纱线毛羽的各项指标。     

纱线毛羽测试及影响因素分析

为了减少纱线毛羽、提高成纱质量,详述环锭纺和集聚纺纱线毛羽形成机理,以及毛羽指数H值和根数毛羽的检测方法及原理,分析纤维线密度、长度和刚度等指标对纱线毛羽的影响。以针织纱为例,对比不同粗纱定量、隔距块规格和钢丝圈型号对纱线毛羽指数H值以及其他成纱质量指标的影响。指出：不同原理和技术方法的测试仪测试毛羽结果差异较大,评价应选用同型号仪器;粗纱定量对加捻三角区宽度影响大,纤维长度是影响纱线毛羽的根本因素,钢丝圈是影响细纱工序毛羽增加的关键因素;生产中,应重点关注粗纱号数选择、熟条以及粗纱中的纤维长度,通过试验对比确定钢丝圈号数和弓形。     

纱线毛羽的评价

本文通过对若干种纱线毛羽的测试,得出纱线毛羽累积的分布函数,提出用纱线毛羽总根数A和其平均长度B来相对比较不同纱线毛羽的差异;并运用模糊聚类方法对不同品种纱线的外观进行评价;同时探讨了纱线毛羽对后道工序的影响程度。     

粗纱间距对差速复合纺纱线性能的影响研究

研究粗纱间距对差速复合纺纱线性能的影响规律.测试了不同粗纱间距纺出的差速复合纱的断裂强力、断裂伸长率、耐磨性能、毛羽H值、毛羽指数、毛羽H值标准差.结果表明:粗纱间距对纱线的断裂强力、断裂伸长率、耐磨性和毛羽指数的影响较大,对毛羽H值、毛羽H值标准差、纱线粗细节和棉结影响较小.     

基于数字图像处理的纱线毛羽检测

为了更准确地检测出纱线毛羽长度及其根数,在结合视频显微镜和图像处理技术的基础上,提出一种新的毛羽检测方法。首先采用MOTIC SME-140视频显微镜采集纱线图像,然后经过灰度变换、图像分割、形态学开运算、图像细化处理,得到完整的纱线条干图像和细化后的毛羽图像,接着以纱线条干边缘为基准线,对毛羽分割点进行判断,最后得出不同长度的毛羽根数。图像法检测结果表明各纱线片段的毛羽根数值较为稳定,并且检测结果与目测图像计数的结果非常接近。因此,本文所提出的毛羽检测方法较现有的光电检测方法更为准确、可靠。     

预防毛羽测试数据异常的措施和方法

陕西长岭纺织机电科技有限公司生产的YG172/YG172A毛羽测试仪采用投影记数法,即采用光电投影的方法在纱线的一侧对不同长度的毛羽进行计数测试,所测得的毛羽数量为伸出长度超过设定长度的毛羽根数的实测值.毛羽指数即为单位长度纱线内单侧面上伸出长度超过某设定长度的毛羽根数累计数,单位为根/m.     

精纺毛针织物的刺痒感研究

文章主要研究了人体在静态和运动后,羊毛纱线表面毛羽直径对精纺羊毛针织物刺痒感的影响.在对纱线表面毛羽直径进行观测和将纱线织成领圈织物进行穿着实验后,通过分别将单位长度上纱线表面毛羽直径大于某一值的数量和纱线表面毛羽直径大于某一值的数量占毛羽总数的比率,与羊毛针织物产生的刺痒值偏相关性分析,发现头端毛羽的头端直径是影响精纺羊毛针织物刺痒感的重要因素.     

应用图像处理的纱线黑板毛羽量检测与评价

针对目测法检测纱线黑板毛羽效率低、主观性强等问题,提出一种新的基于图像处理的毛羽检测方法。纱线黑板经扫描仪采集图像,然后进行中值滤波、二值化、形态学运算、局部阈值等处理,得到黑板毛羽图像,统计出毛羽像素点个数,提出评价黑板毛羽量的指标--M指数。采用原料、线密度和纺纱方式各不相同的纱线进行实验,测得18种纱线的毛羽M指数,与乌斯特仪得到的毛羽H值建立回归模型,两种测试结果之间的相关系数为0.975。6种纱线的验证结果表明,本文提出的毛羽检测法和建立的毛羽M指数能较完整地提取和评价整块纱线黑板毛羽,算法精度高、评定结果可信度好。     

国产YG171型纱线毛羽测试仪技术特征及使用情况

纱线毛羽是纱线外观质量的一个方面,毛羽数量的多少、长短及分布情况不仅影响纺织品的外观、手感及服用性能,而且对纺织厂、印染厂各道加工工序的顺利进行都产生明显的影响,所以纱线毛羽应该是评定纱线质量的一项重要指标。对纱线毛羽的检测,目前国内大都是结合黑板条干评级时,附带评议纱线毛羽的概况,并没有确切合理的毛羽分等级的标准和评定方法,有的工厂为解决生产工艺中急需对纱线毛羽情况的估价,而只能采取用显微镜或投影仪进行一定片段内毛羽逐根点数,这些方法     

如何利用纱线毛羽的试验数据

纱线毛羽值(H)(用乌斯特仪3型测量)指的是被测纱线体上耸出毛羽的累计长度(厘米),与该纱线一厘米长度上的毛羽总长之比值H=LTOT LORP,式中LOPT是在测量范围内所有     

纱线毛羽的分布及络筒工序对纱线毛羽的影响

叙述了国内外对纱线毛羽的研究状况，阐述了评价纱线毛羽分布的方法，同时指出络筒张力、速度对涤、棉筒子纱线毛羽的影响，发现并分析了涤纶纱毛羽指数着络纱速度提高而先增后减的特殊现象。     

基于线阵CCD的纱线毛羽检测

随着纺纱设备向优质、高效、连续化、自动化的方向发展,在线检测已成为纺纱技术的重要内容。针对纱线毛羽在线检测的要求,采用线阵CCD进行毛羽检测,提出了低于正常匹配行频的图像采集方法,减少了由于纱线运动速度过高及图像处理数据量过多造成的影响,以提高检测效率。设计了纱线毛羽在线检测系统,并制定了试验方案。通过分析匹配行频图像的毛羽特征,确定了低行频选取方案。通过毛羽像素数和不同长度毛羽根数特征分析,说明了低行频图像检测毛羽的可行性。试验结果表明,同一纱线片段的低行频图像毛羽像素数与匹配行频图像毛羽像素数的比值固定且大于1/3,其中长度≥1.25 mm的毛羽根数相等。     

纱线毛羽骨架及长度的跟踪测量

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。     

G 566新型纱线毛羽测试仪

Zweigle公司的 G566新型毛羽试验仪 ,可能是首次同时在纱线 1 2个长度区间对毛羽计数的测试仪器。此即意味着只需一个单独的试验操作就能有效地测定任何纱线全程范围的毛羽值。在以前的程序中 ,纱线必须分别通过每一长度区间 ,不仅费时 ,而且测试结果不真实 ,因为在多次试验中纱线毛羽是变化的。连续的数据传输也能对所有 1 2个长度区间短片断 ( 2 0 cm或 1 0 0 cm)的毛羽值进行计数 ,并且除了总体毛羽 ,还能揭示整个试验长度的周期性变化。“该设备已很快成为该领域的工业标准 ,”Zweigle公司的 Frank Molfenter说。他加入该设备的销售 ,…     

纱线毛羽路径匹配追踪检测

针对现有纱线毛羽检测方法无法有效检测弯曲毛羽和交叉毛羽的缺陷,提出一种基于图像法的纱线毛羽路径匹配追踪算法。将采集到的纱线毛羽图像通过预处理、骨干化处理获取毛羽骨干图像,以毛羽端点作为起始点,对其八邻域像素点进行判断获取新的毛羽路径点,重复对毛羽路径点邻域判断直到没有毛羽路径点存在。对毛羽交叉出现多路径点的情况,提出交叉匹配值指标,即根据毛羽交叉点前部分相邻毛羽路径点间斜率并分配动态权重得到毛羽局部斜度,利用交叉匹配值对多路径毛羽点进行匹配获取新的毛羽路径点,通过本文毛羽追踪方法获取毛羽像素数量并转化为毛羽长度。与人工法和投影法检测结果对比表明：本文毛羽追踪检测结果与人工检测毛羽结果误差在4%以内,有效解决了交叉毛羽和弯曲毛羽追踪检测问题,提高了纱线毛羽的检测准确度。     

基于纱线条干边缘曲线切点的纱线毛羽检测

通过对纱线图像进行灰度变换、纱线图像局部阈值分割、纱线分割以毛羽提取等图像处理算法的应用,从而获得精确的纱线条干和纱线毛羽信息,并对纱线毛羽进行细化。实验表明,所提出的毛羽检测方法能够全面、精确地实现对纱线毛羽长度和根数的检测,且对3mm以上的长毛羽的检测精确度更高。     

基于散焦信息的纱线毛羽三维测量与验证

毛羽是衡量纱线质量好坏的重要指标,然而现有毛羽检测中难以快速获得其三维长度(毛羽空间轨迹长度).文章提出了在获得单幅图像的基础上准确表征纱线毛羽空间长度的方法.采用远心镜头获取纱线毛羽图像,经过同态滤波、直方图均衡化、边缘增强、水平集分割等处理,获得包含空间信息的毛羽分割图像.结合散焦成像原理,建立毛羽宽度、灰度与其空...     

纱线毛羽不匀与织物外观

本文讨论了毛羽与织物外观的关系,导出纱线毛羽沿纱线长度方向不匀的规律及和毛羽长度的关系,并通过自制的毛羽仪数字处理系统对其进行了验证。通过理论分析和实验,讨论了纱线毛羽的短片段不匀对布面外观的影响。     

基于最大熵与密度聚类相融合的毛羽检测

为能够更加精确地计算出纱线毛羽的根数及毛羽长度,基于最大熵与密度聚类相融合对纱线毛羽的长度及根数进行检测。该方法首先利用双边滤波对采集到的纱线图像进行预处理,滤除图像中的噪声,同时增强纱线毛羽特征;然后利用最大熵对预处理后的纱线图像进行阈值分割,去除条干提取毛羽,并对毛羽进行细化;最后利用密度聚类算法(DBSCAN聚类)对细化后的毛羽进行分类统计,根据所分类的个数以及每类所含像素点的个数计算出毛羽的根数及长度。将实验结果与目测法和基准线法进行比较,结果表明,该方法与目测方法检测的结果非常接近,结果比基准线法更加精确,检测结果准确、有效。     

试验:棉花纤维品质对纱线质量的影响

本文通过对比不同长度、断裂比强度、短纤维指数的棉花纤维纺制的相同支数纱线的强度、条干以及毛羽的影响,分析了棉花各物理指标对棉纱成纱质量的影响,结果表明影响棉纱成纱条干CV以及毛羽指数较大的因素是棉纤维长度和短纤维指数,而对棉纱成纱强力影响因素最大的物理指标是棉纤维的断裂比强度。