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摘 要：本研究简要阐述了数字图像处理技术的定义以及主要囊括的内容，并重点分析图像处理技术在测试纺织品中的应用情况。
关键词：图像处理技术；纺织品
近几年，在科学技术不断进步的影响，在纺织业中应用的先进技术越来越多，而图像处理技术也是其中一种，其具备了稳定、简单、精确等长处，促进了纺织品的测试效率，并对优化纺织品测试水平起到了积极影响。
1. 图像处理技术的定义
数字图像处理技术指的是图像信号在转变为数字信号，并通过计算机处理的这一个过程。采集数字图像、数字化数字图像、图像分割、图像增强、图象恢复、图象分析以及图象压缩编码等均是图像处理技术中主要包含的内容。
2. 图像处理技术在纺织品测试中的应用探讨
2.1 在测试生丝匀度与清洁中的应用
生丝检查中所包含的项目不少，其中匀度、洁净、清洁、纤度的偏差与最大偏差等均为生丝等级判断的检测指标。在多种指標中，匀度以及清洁这两项属于在分辨生丝等级中的主要指标。图像处理技术对于人的视觉能力而言，具有替代以及扩大的效果，对解决过去测量方法中存在的问题具有积极作用。
清洁自动测试是根据标准分类与统计清洁，结合所描出糙疵点的形状，对其详细信息进行计算，例如中心灰度、面积、周长、宽度、长度等。从本质看，匀度检验即是判别灰度差别，基于图象灰度值的二维灰度函数采取抽样、取值以及量化等处理，获取离散化图象，以通过计算机采取运算处理，使图象易于测量，进而通过模式识别的方法，判别生丝匀度。
2.2 在识别羊绒以及羊绒纤维中的应用
识别羊绒以及羊绒纤维属于纺织行业长期以来的难题之一，过去常通过电子显微镜、光学等测试纤维，且测试人员需要根据经验进行识别，在评测标准方面缺乏较为客观而统一的标准，因此借助图像处理技术属于有效解决该问题的方法[1]。
相关信息处理实验室就此提出了全自动识别羊绒毛图象的相关方案，其通过自动阀值法二值化图象，接着采取多直线分割，同时提取出羊绒毛细度特征，通过Canny边缘检测算子提取图象边缘，并结合羊毛绒图象鳞片的特点，在边缘图上取出羊绒毛鳞片的长度特点，最后通过Bayes方法对其进行识别工作。检测结果发现，通过该方法可快速、准确的识别羊绒毛。
2.3 在测试纱线均匀度中的应用
在纱线均匀度的检测中应用图像处理技术，除了可以对纱线等级进行客观、准确的评定以外，还可确保环境不对检测过程产生影响。①图像式纱线条干仪测试方法，其测试原理是通过乌斯特仪器测试纱线的不匀率，将过去的传感测试由电容式转变为光电式，从而进行纱线均匀度测试；②图像形态法，该方法通过对采集所得的纱线黑板图象采取一系列处理，其中包括自相关法、图象二值化、数字形态学、图像预处理等，从而获取一幅可在评级中应用的图象，通过该方法可测试纱线的均匀度，客观评定纱线外观质量；③图像纹理分析法，该方法主要是通过图像处理、模式识别技术等对纱线的均匀度进行测试，自动分析与判别黑板图象的匀度，从而使黑板在分级方面可自动运行；
2.4 在测试纱线混纺比中的应用
一般情况下，混纺纱线中的混纺多是通过化学分析、显微镜横截面观察法等进行测量。因为化学纤维的更新速度较快，因此在化学分析法方面也需要进行相应的更新，这一情况导致难以寻求到一种较为合适的方法，提高了纺织品的测试成本，此外在测试成果方面也未取得满意的结果。通过计算机将特征参数提取出而对纤维自动识别，对纱线混纺比例进行测量，属于混纺比在检测工作中较为快速、准确的新型方法。其中统计纤维根数、面积比值、根数比值、面积计算、计算转移指数等均属于通过计算机处理监测混纺纱形态的内容。
2.5 在测试纺织物疵点中的应用
通过图像处理技术测试纺织品中的疵点，对改善测试结果具有一定的帮助。其中正确而合理的识别图象以及纹理分割属于此种测试方法的关键所在。相关研究人员表示，本着小波变换以及形态学在检测纺织物疵点边缘的方法，借助形态学检测疵点，采取小波分解，接着通过小波模极大值法、数学形态学计算法等，获取高频子图像以及低频子图像两者的疵点边缘后，选择客观合适的融合规则融合两个边缘图象，最终获取准确清晰的边缘[2]。
2.6 在测试纺织物表层起球中的应用
纺织物气球属于纺织物性能的重要影响因素之一，通常情况下，纺织物起球多是由于其表面受损而导致的。有关测试中，过去的测量方法在精确度方面存在不足，其中认为因素所占比例较大，通过应用图像处理技术，可解决过去测量方法中存在的问题，更好的测试纺织物表面。相关研究通过统计直方图技术，对起球图象采取多种处理，其中包括了锐化、滤波、分割预处理等，接着结合相关函数掌握纺织物未起球区域中重复结构的大小、性质等，再采用腐蚀技术、膨胀技术等对二值图像进行处理，从而测试出毛球在各方面的具体情况，包括了心态、大小以及数量等。
3. 结论
在纺织品测试中应用图像处理技术，测试效果可观，笔者认为，不断对该技术进行科学研究，必定对国内纺织业有一定的帮助。
参考文献
[1]郭强，张一心.数字图像处理技术在纺织品测试中的应用及发展[J].纺织科技进展，2010（06）：08-10.
[2]安冬侠，赵澍.数字图像处理技术在织物疵点中的应用[J].广西纺织科技，2009，38（05）：25-26.
关键词：图像处理技术；纺织品
近几年，在科学技术不断进步的影响，在纺织业中应用的先进技术越来越多，而图像处理技术也是其中一种，其具备了稳定、简单、精确等长处，促进了纺织品的测试效率，并对优化纺织品测试水平起到了积极影响。
1. 图像处理技术的定义
数字图像处理技术指的是图像信号在转变为数字信号，并通过计算机处理的这一个过程。采集数字图像、数字化数字图像、图像分割、图像增强、图象恢复、图象分析以及图象压缩编码等均是图像处理技术中主要包含的内容。
2. 图像处理技术在纺织品测试中的应用探讨
2.1 在测试生丝匀度与清洁中的应用
生丝检查中所包含的项目不少，其中匀度、洁净、清洁、纤度的偏差与最大偏差等均为生丝等级判断的检测指标。在多种指標中，匀度以及清洁这两项属于在分辨生丝等级中的主要指标。图像处理技术对于人的视觉能力而言，具有替代以及扩大的效果，对解决过去测量方法中存在的问题具有积极作用。
清洁自动测试是根据标准分类与统计清洁，结合所描出糙疵点的形状，对其详细信息进行计算，例如中心灰度、面积、周长、宽度、长度等。从本质看，匀度检验即是判别灰度差别，基于图象灰度值的二维灰度函数采取抽样、取值以及量化等处理，获取离散化图象，以通过计算机采取运算处理，使图象易于测量，进而通过模式识别的方法，判别生丝匀度。
2.2 在识别羊绒以及羊绒纤维中的应用
识别羊绒以及羊绒纤维属于纺织行业长期以来的难题之一，过去常通过电子显微镜、光学等测试纤维，且测试人员需要根据经验进行识别，在评测标准方面缺乏较为客观而统一的标准，因此借助图像处理技术属于有效解决该问题的方法[1]。
相关信息处理实验室就此提出了全自动识别羊绒毛图象的相关方案，其通过自动阀值法二值化图象，接着采取多直线分割，同时提取出羊绒毛细度特征，通过Canny边缘检测算子提取图象边缘，并结合羊毛绒图象鳞片的特点，在边缘图上取出羊绒毛鳞片的长度特点，最后通过Bayes方法对其进行识别工作。检测结果发现，通过该方法可快速、准确的识别羊绒毛。
2.3 在测试纱线均匀度中的应用
在纱线均匀度的检测中应用图像处理技术，除了可以对纱线等级进行客观、准确的评定以外，还可确保环境不对检测过程产生影响。①图像式纱线条干仪测试方法，其测试原理是通过乌斯特仪器测试纱线的不匀率，将过去的传感测试由电容式转变为光电式，从而进行纱线均匀度测试；②图像形态法，该方法通过对采集所得的纱线黑板图象采取一系列处理，其中包括自相关法、图象二值化、数字形态学、图像预处理等，从而获取一幅可在评级中应用的图象，通过该方法可测试纱线的均匀度，客观评定纱线外观质量；③图像纹理分析法，该方法主要是通过图像处理、模式识别技术等对纱线的均匀度进行测试，自动分析与判别黑板图象的匀度，从而使黑板在分级方面可自动运行；
2.4 在测试纱线混纺比中的应用
一般情况下，混纺纱线中的混纺多是通过化学分析、显微镜横截面观察法等进行测量。因为化学纤维的更新速度较快，因此在化学分析法方面也需要进行相应的更新，这一情况导致难以寻求到一种较为合适的方法，提高了纺织品的测试成本，此外在测试成果方面也未取得满意的结果。通过计算机将特征参数提取出而对纤维自动识别，对纱线混纺比例进行测量，属于混纺比在检测工作中较为快速、准确的新型方法。其中统计纤维根数、面积比值、根数比值、面积计算、计算转移指数等均属于通过计算机处理监测混纺纱形态的内容。
2.5 在测试纺织物疵点中的应用
通过图像处理技术测试纺织品中的疵点，对改善测试结果具有一定的帮助。其中正确而合理的识别图象以及纹理分割属于此种测试方法的关键所在。相关研究人员表示，本着小波变换以及形态学在检测纺织物疵点边缘的方法，借助形态学检测疵点，采取小波分解，接着通过小波模极大值法、数学形态学计算法等，获取高频子图像以及低频子图像两者的疵点边缘后，选择客观合适的融合规则融合两个边缘图象，最终获取准确清晰的边缘[2]。
2.6 在测试纺织物表层起球中的应用
纺织物气球属于纺织物性能的重要影响因素之一，通常情况下，纺织物起球多是由于其表面受损而导致的。有关测试中，过去的测量方法在精确度方面存在不足，其中认为因素所占比例较大，通过应用图像处理技术，可解决过去测量方法中存在的问题，更好的测试纺织物表面。相关研究通过统计直方图技术，对起球图象采取多种处理，其中包括了锐化、滤波、分割预处理等，接着结合相关函数掌握纺织物未起球区域中重复结构的大小、性质等，再采用腐蚀技术、膨胀技术等对二值图像进行处理，从而测试出毛球在各方面的具体情况，包括了心态、大小以及数量等。
3. 结论
在纺织品测试中应用图像处理技术，测试效果可观，笔者认为，不断对该技术进行科学研究，必定对国内纺织业有一定的帮助。
参考文献
[1]郭强，张一心.数字图像处理技术在纺织品测试中的应用及发展[J].纺织科技进展，2010（06）：08-10.
[2]安冬侠，赵澍.数字图像处理技术在织物疵点中的应用[J].广西纺织科技，2009，38（05）：25-26.