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东华大学硕士学位论文基于图像处理的针织物组织结构识别的研究姓名:张娟申请学位级别:硕士专业:控制理论与控制工程指导教师:耿兆丰基于图像处理的针织物组织结构识别的研究基于图像处理的针织物组织结构识别的研究摘要目前在纺织行业中,对针织物结构的分析与识别主要还是凭经验或借助专业工具来完成。这种由专家人工进行针织物组织结构参数的分析和提取虽然具有权威性,但是操作要求高,不易掌握。同时分析与识别的时间周期也相对较长,分析过程单调而乏味。因此,有必要研制能代替人工对针织物的结构参数、组织编织结构等进行有效的自动检测与分析的算法和技术路线。本文研究了利用图像处理与模式识别技术对针织物进行自动参数提取和组织结构识别的方法,提出了针织物自动识别的流程与技术路线,讨论了怎样的针织物图像的获取与预处理才能有效的反映针织物的特征信息和参数。然后通过分析针织物图像亮度分布的特点,给出提取针织物结构参数——织物密度、线圈距离的自动提取算法:针对针织物组织结构具有一定空间周期性的特点,在对针织物图像进行预处理之后;利用傅立叶变换技术找到频谱图上反映周期性特征的(来源：淘豆网[/p-.html])点;再利用傅立叶反变换重建图像,提取纵横密度的空间频率信息,测量针织物的纵横密度和线圈距离。并将它们的计算结果与手工测量基于图像处理的针织物组织结构识别的研究结果进行了比较和分析。本文提出了针织物组织结构识别的流程:首先通过扫描仪把样品图像输入到计算机,获得针织物的采样图;然后对采样图做灰度化、灰度变换、去噪、二值化等一系列图像预处理工作,来去除织物变形和图像录入误差等带来的影响,得到能清晰反映针织物组织结构情况的二值图;第三步用高斯拉普拉斯边缘检测算子提取针织物二值图像的边缘结构,得到针织物的边缘图像;第四步以能反映出组织结构的最小的组织循环为单元,从边缘图中提取出基元图以利于分析,然后再用像素标号法对基元图中的目标分别标号,再对己标号的目标分别提取其形状数、周长、面积、形状因子等特征参数;最后通过这些形状特征识别未知针织物的组织结构。本文所提出的上述技术路线和算法,都得到了可行性的验证,取得了较好的效果,在该领域具有一定的理论意义和较大的参考价值。由于形状数有平移、旋转不变性,所以选用形(来源：淘豆网[/p-.html])状数为特征参数可以克服针织物在采样过程中样品平移、旋转带来的误差。本文所提出的方法在对于针织物组织结构的识别上具有一定的突破性,可以适用于诸如:纬平组织、罗纹组织和双反面组织等简单的纬编针织组织,具有一定的推广价值。关键词:图像处理,模式识别,边缘检测,链码,纵横密度基于图像处理的针织物组织结构识别的研究RESEARCH oN RECOGNITl0NOF WEFT KNITTED FABRIC STRUCTUREBASED 0N IMAGE PROCESSINGABSTRUCTNowadays,in the field of Textile industry,analysis and recognitionof knitted fabric mainly depend on manual work or specialequipment.Though this way is authoritative,it is not easy to manipulate,and hard to mast(来源：淘豆网[/p-.html])er.Moreover,it is time consuming and tedious.So it e necessary to research on how to get and analyze knitted fabricstructure puter automatically.In this work,we provide some algorithms to get and analyze knittedfabric construction parameters and structure using Digital ImageProcessing and Pattern Recognition technology,and develop the flow andtechnical route of automatic analysis of knitted fabric parameters ands缸.uctl玳recognition.First,we analyze (来源：淘豆网[/p-.html])the method of knitted fabricimage getting and pre-processing to represent more information ofknittedfabric construction parameters and characteristic.Then we depictparticularly the algorithm of getting knitted fabric constructionparameters---vertical and horizontal densities,coil distance:According to基于图像处理的针织物组织结构识别的研究the character that knitted fabric’S structure is periodic onspace,afterpre—processing the knitted fabric’S image,the point mat pres(来源：淘豆网[/p-.html])ents haracteristic is achieved with Fast Fourier Transform.Then the image isreconstructed using Inverse Fourier Transform.And the information ofthe knitted fabric’S space frequency is achieved.Using information,thevertical and horizontal densities and coil distance can be calculated.Finally,the results of calculating pared to the results of manualmeasunng.In this work,We provided the flow of weft knitted fabric structureanalysis and recognition:Fir(来源：淘豆网[/p-.html])st,the image of the sample is inputted puter by scamaer.Secondly,image has been pre-processed by somemethods,such as Gray Transform,De—noising,Binary-valued to achievethe distinct binary image.Thirdly,the edge image is gained by usingLaplacian Operator to detect the binary image.Then the unit image isabstracted from the edge image according to the principle that the unitCallpresent the minimum structure cycle.The characteristic parameterssuch as ch(来源：淘豆网[/p-.html])ain codes,shape number,surface area,boundary length,areachieved by abstracting characteristic separately from marked targets.Finally,the U13.known image can be recognized by these characteristics.The technical route and algorithms we provided above,havegained feasibility validation and achieve applicable results,have certaintheoretical value and use for reference in the domain.Because the shape基于图像处理的针织物组织结构识别的研究number has no changes when the fabri(来源：淘豆网[/p-.html])c sample is translated and revolved,we choose the shape number as the characteristic e over the errorduring the sampling.The pattern draft recognition method has someinnovation in this field,especially analyzing the weft plain knitted fabric,rib knitted fabric and pearl knitted fabric.KEY WORDS:image processing,pattern recognition,edge detection,chain code,vertical and horizontal densitiesV基于图像处理的针织物组织结构识别的研究东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学(来源：淘豆网[/p-.html])位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:歃娟日期:砌年J月基于图像处理的针织物组织结构识别的研究东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于学位论文作者签名:保密口,在——年解密后适用本版权书。不保密口。致埚日期:硼年f月醒目指导教师签名:.夺沁}日期:j·7年多月厂日第1章绪论第1章绪论数字图像处理【l】(Di西taLl Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并(来源：淘豆网[/p-.html])利用计算机对其进行处理的过程。1987年美国服装生厂商协会提出了“快速反应”这个概念。快速反应是一种响应状态,即能够在合适的时间向客户提供合适数量、合适价格和高质量的产品,而且在这一过程中能充分利用各种资源并减少库存,重点在于增强企业生产的灵活性。我国在加入WTO后,中国的纺织业置身于激烈的国际竞争环境中,变化频繁的市场和日益激烈的竞争对我国的纺织品的设计、生产和营销同样提出了如何“适应&的问题。而用数字图像处理技术对纺织品进行质量评价、结构参数测量和组织结构分析,也是“适应”链中的一个重要环节【2】。1.1数字图像处理技术在纺织上的应用现状近年来,数字图像处理技术应用到纺织测试和织物自动识别等方面,改变了纺织行业中传统的手工操作流程,大大提高了工作效率,解决了许多纺织测试中的难题,这也预示着应用图像处理技术解决纺织中的一些难题是将来的发展趋势。目前计算机图像信息处理技术应用在纺织行业的多个方面。一方面用在纺织检测技术与纺织仪器开发。数字图像处理技术在纺织检测技术上的应用范围很广,主要可分为三类:纱线检测、纤维的检测和织物的检测。因此深入、系统地研究图像信息处理技术在纺织技术检测方面的应用,将会促进相当大的一批纺织仪器的更新换代;另一方面用在织物仿真CAD系统中,利用织物仿真模拟技术开发新产品。中国纺织科学研究院开发的织物仿真CAD系统就是一种利用仿真模拟的方法开发织物面料产品的软件。目前投放市场的织物仿真CAD系统,其技术水平已达到世界先进水平,某些方面还领先于国际水平,如双层表里换层的织物的模拟、起毛织物的表面模拟方法等。实际上图像信息处理技术在纺织业中的应用还大有潜力。比如,在现有的织物仿真CAD系统基础上,与纺织检测技术结合起来,可以实现从对纱线实物的检测到最终织物的模拟仿真,不仅可以评定纱线质第1章绪论量,为指导生产提供依据,而且可以预测用该纱线织成的织物外观质量。其中数字图像处理技术在纺织检测技术上的应用具体如下:1.1.1纱线的检测纱线混纺比的测定【3H6]:测定混纺比的关键是提取混纺纱中不同纤维的特征量。对纱线切面的图像处理进行滤波去噪、边缘提取、增强、图像二值化、对比度拉伸等一系列处理后,提取纤维截面形状的常规特征量,根据纤维的特征量不同测算混纺比。目前对棉麻、丝毛、毛涤、麻涤等混纺纱的混纺比测定已较成熟,并有大量的文章可供参考。纱线外观质量评定Ⅲ8】:将绕有纱线的黑板通过扫描仪扫描,再经过A/D转换器变为数字量,输入到计算机中去,并对图像进行预处理广目的是得到一幅失真最小、目标信号和背景信号完全分离的图像,即对图像进行去除噪声,突出目标。然后对图像进行特征提取和识别,即提取与处理后的图像中各个目标信号的特征量,并能够根据识别模型对目标信号进行识别。这样可以得到纱线的平均直径及直径变异系数CV%值,计算纱线的粗节、细节、竹节、棉结数等判别指标,根据各指标对纱线条干的贡献率确定一个评级系数以用来对黑板评级。实现黑板条干测试指标的量化,实现黑板条干的客观化测试。1.1.2纤维的检测对羊毛的卷曲度的测量【9】:首先对摄取的图像进行中值滤波消除噪声,然后计算图像的灰度直方图,选择灰度直方图分布中的峰谷值作为二值化的阈值,从而获得羊毛纤维图像的二值图像。然后进行轮廓跟踪、纤维的特征提取和识别以及卷曲频数、波幅、伸长率等有关参数的计算和分析。羊毛的细度测试【10】:采用与像处理技术的羊绒细度自动测试系统,在对羊绒纤维图像进行滤波二值化、边缘增强处理后能最大准确度和统计可信度测定羊绒细度及其分布。这种方法可以提供全面的羊绒品质评定数据,包括对贴皮肤服装有影响的特种纤维识别的细节信息,可完全代替传统的羊绒细度检验方法。羊毛衣羊绒纤维表面形态的识别【ll】:根据羊绒和羊毛的表平面鳞片表面的形2播放器加载中，请稍候...
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如何区分5种组织结构类型
1.直线型 2.职能型3.直线职能型 4.事业部型5.矩阵式
直线型组织结构 ：组织中每一位管理者对其直接下属有直接职权；组织中每一个人只能向一位直接上级报告，即“一个人，一个头”；管理者在其管辖的范围内，有绝对的职权或完全的职权。职能型组织结构：采用按职能分工实行专业化的管理办法来代替直线型的全能管理者；各职能机构在自己业务范围内可以向下级下达命令和指示，直接指挥下属。直线职能型组织结构：结合了直线型组织和职能型组织特征。事业部组织结构：集中政策、分散经营；独立经营、单独核算。矩阵式组织结构：有职能划分垂直领导系统；又有按项目划分的横向领导系统的结构。　　从概念上就是这样区分的，具体的你可以拿图来，我给你分析。
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