毛呢织物组织结构的分析是毛呢织物生产的重要环节,然而目前对毛呢织物的组织结构分析以人工分析为主,效率较低还容易出错。由于目前人们对毛呢织物需求日益增加,单纯的人工分析已经难以满足工厂生产的需要,企业对毛呢织物自动分析技术的需求愈加迫切。因此本课题尝试借鉴棉织物图像处理技术的原理和分析流程,设计适用毛呢织物图像处理分析的方法,并采用一种全中文化的编程语言易语言来实现分析流程。首先,本课题通过调研江苏阳光集团毛呢织物生产流程,总结企业常用的毛呢织物组织分析方法和市场常见毛呢织物组织结构,并从中挑选典型毛呢织物组织样本进行分析。借鉴棉织物图像预处理技术,设计出一种适合毛呢织物预处理的流程,以获得纹理清晰,对比度强的织物灰度图像。其次,通过最大类间法分割图像,获得织物纱线交叉区域,确定分析的经纱、纬纱。随后,用灰度共生矩阵来提取分割区域的纹理特征值,通过模糊聚类算法对每个区域的特征值进行聚类,聚类成经、纬两类组织,并用单根经纬纱的组织匹配法将该毛呢织物图像与组织库里的组织进行织物组织结构匹配,给出可以与该图像匹配的组织及可能概率。最后,用易语言编程软件来编写本课题设计的毛呢织物图像处理分析方法的程序,并挑选平纹类、斜纹类、缎纹类的典型毛呢织物进行分析以验证该处理方法的效果。研究表明:本课题设计的毛织物图像处理方法适用平纹、斜纹、缎纹类毛呢织物图像的处理,给出的经纬密误差约为3%,获得织物组织类别也几乎与织物实际组织一致,可以给设计者提供有参考价值的经纬密和织物组织类别。本课题通过探索一种适合毛呢织物图像的处理方法,拓展了织物图像处理技术的研究思路,一定程度上突破了目前研究成果大多只适用棉织物的局限。本课题通过图像内经纬向各一根且相互交叉纱线上经纬浮点规律来匹配该图像可能的组织结构是一种新的尝试,大大减少了运算量。用易语言来实现这些技术而不是用matlab编程也是一种新的尝试,同时易语言较matlab等软件更为简单易学,更便于研究者使用和操作。