聚对苯二甲酸丙二醇酯与聚对苯二甲酸丁二醇酯混纺纤维的智能识别

针对熔融显微投影法无法解决对聚对苯二甲酸丙二醇酯（PTT）纤维和聚对苯二甲酸丁二醇酯（PET）纤维的智能识别和根数的自动统计技术问题,采用图像处理方法对PTT 纤维与PBT 纤维混纺纱的显微图像进行前处理,获得较理想的二值化图像;再对二值化图像中各交叉纤维进行智能分离,解决纤维根数自动统计问题;然后提取每根纤维等效直径、色度和纤维伸直度3个特征值;再以200 根纤维的3个特征值矩阵为学习样本,建立BP 神经网络,以20根纤维作为检验样本。结果显示：该网络对PTT 纤维及PBT 纤维的识别率高于99%,成功地将混合纤维智能识别;采用该法对1 000根混纺纤维进行处理,并采用熔融显微投影法进行测试,PTT纤维及PBT 纤维混纺比为38%及62%或32%及68%,与对应实际混纺比4：6 或3：7相比,误差在± 3%之内。