绉织物是指运用织物组织或各种工艺条件,在外观上呈现出各种不同的绉纹,光泽柔和、手感柔软而富有弹性的织物,具有凹凸不平、粗糙、不规则的表面纹理。绉效应是绉类产品的主要风格,是指绉纹特征在人脑中的映象。在实际生产中,对绉织物起绉能力的形成与绉效应的评价是工艺管理上的两大难题,但相对而言,绉效应的评价要困难得多,目前还没有形成一个统一的标准来对此进行评价。关于绉效应的形成机理,许多专家都已进行了卓有成效的研究,但由于方法的局限性会带来很多实验误差,因此若能找到可以直观方便地描述这种表面纹理的结构参数,进而找出这些结构参数与表面纹理的起绉程度、视觉效果之间的有机联系,则无论对绉织物的生产还是绉效应的评价都具有十分重要的指导意义。Matlab是一个集科学计算、图像处理、声音处理于一体的高度集成系统。本文以5种不同起绉程度的绉织物为研究对象,通过Matlab对绉织物表面纹理图像进行消除背景、对比度增强、图像滤波等预处理,然后基于数学形态学对图像进行二值化处理;运用非移频的二维傅立叶变换轮廓测量方法和平行光轴光栅投影系统,结合数字加权滤波和可靠度排序的相位解调算法,检测绉织物表面的三维轮廓数据,对绉织物表面进行三维重建,并抽取反映绉织物切面轮廓分布的曲线;从二值化图像和三维轮廓数据中提取:起绉度、云斑重复频率、云斑形状复杂度、表面面积、粗糙度、扭曲度、峰度、平均偏移量、尖锐度等特征参数,用来比较全面地表征绉织物表面纹理形貌结构的不规则性。研究表明,这些特征参数与绉织物表面的起绉程度有很好的相关性,相关系数均较高。分形理论是近二三十年以来发展起来的一种非线性理论,它们普遍存在于自然界中。分形理论为研究自然界中不规则的复杂对象提供了一种极好的数学手段。基于计算机图像处理,借助分形理论对绉织物纹理的二值化图像和基于傅立叶变换轮廓法得到的绉织物的三维面形分布图和切面轮廓分布图进行研究。研究发现,它们都具有明显的分形特征,并计算出相应的维数,且维数与绉织物表面的起绉程度有很好的对应关系。经研究发现,特征参数和分形维数与绉织物表面的起绉程度有着很好的一致性,相关系数均较高。绉织物的起绉程度相似或纹理粗糙程度相近,其特征参数和分形维数较接近;起绉程度大的绉织物其特征参数和分形维数与起绉程度小的绉织物有明显差异;纹理粗犷的特征参数和分形维数与纹理细密的有明显差异。特征参数和分形维数都可以直接或间接的反映绉织物的起绉程度,可以作为客观评定绉织物表面纹理的指标。