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王曉紅等人采用統(tǒng)計直方圖技術(shù)對起球圖像進行濾波、銳化和分割預處理，然后根據(jù)自相關(guān)函數(shù)確定未起球織物區(qū)域重復結(jié)構(gòu)的形狀和大小，再應用膨脹和腐蝕技術(shù)處理二值圖像，把原來的圖像處理成沒有組織結(jié)構(gòu)而只有毛球的圖像，最后測定毛球的大小、數(shù)量和形態(tài)。

國外許多專家對此也有深入研究，Konda等人提出了一種客觀評定起球性能的方法，他們對圖像進行閾值處理，然后與標準圖像進行比較，建立小球數(shù)量等級。Abril等人也采用圖像分析方法測量了標準織物圖像上的小球面積。

2．6織物疵點測試

數(shù)字圖像處理技術(shù)應用于織物疵點測試后，測試結(jié)果有了很大改善。其測試方法關(guān)鍵在于如何對圖像進行正確合理的紋理分割和圖像識別。韓武鵬等人提出的疵點檢測系統(tǒng)對采集的圖像進行預處理后，用小波變換進行特征提取，并采用模糊技術(shù)進行推理和識別，這能提高疵點邊緣的增強效果，并刻畫局部疵點的特征信息。田納西大學的Yixiang、FrankZhang和Randal1．R．Bresee提出同時運用灰度統(tǒng)計方法和形態(tài)學方法提取特征區(qū)域，然后分析特征區(qū)域，運用模式識別對疵點進行分類。胡艷[8]等人提出了一種基于小波變換和形態(tài)學的織物疵點邊緣檢測方法，利用形態(tài)學實現(xiàn)疵點檢測后，進行小波分解，再用小波模極大值法和基于數(shù)學形態(tài)學的算法分別提取高、低頻子圖像的疵點邊緣，然后采用合理的融合規(guī)則將兩個邊緣圖像進行融合，最終得到清晰準確邊緣。

另一個關(guān)于織物疵點測試的熱點問題是如何對織物疵點進行動態(tài)識別和分類。多年以前，國外就已開始從事這方面的研究并證明這是一種可行的方法，如瑞士Uster公司的Fatrriscan自動驗布系統(tǒng)，在寬度方向裝有2～8只特制高分辨率的線掃描CCD攝像機，采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，檢測織物幅寬范圍為110～440cm，速度可達120rn／min。而我國關(guān)于這方面的研究雖也已取得了階段性的進展，但尚未形成完善的系統(tǒng)。

2．7色度測試

目前，在紡織品色度測試研究中，關(guān)于圖像處理技術(shù)的應用研究相對較少。色度不包括亮度，是顏色的一個特性，它反映顏色的色調(diào)和飽和度，人們通常以CIE統(tǒng)一規(guī)定的色度系統(tǒng)為基礎而對顏色進行目視和物理測量。而利用圖像處理技術(shù)，根據(jù)三原色原理可直接獲取R、G、B值，R、G、B值的分辨率為256級，這大大超出了人眼的識別能力，可準確描述物體的顏色值，進而計算出三刺激值和黃度，得出最終結(jié)果。嚴漂等[9]根據(jù)色度原理，通過數(shù)字圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了對棉纖維色度的可靠性測量，與傳統(tǒng)測量相比，它不僅降低了成本，而且大大提高了測量的速度和穩(wěn)定性。

2．8非織造布測試

非織造布發(fā)展迅速，產(chǎn)品質(zhì)量越來越高，在紡織品市場中所占的份額也越來越大，因此非織造布的檢測技術(shù)應該滿足質(zhì)量的要求，向簡便、快捷、客觀可靠的方向發(fā)展，而數(shù)字圖像處理技術(shù)使其成為了可能。目前數(shù)字圖像處理技術(shù)在非織造布測試中，主要應用于纖維取向度測試、纖網(wǎng)孔隙尺寸分布的測試、纖網(wǎng)瑕疵的測定、纖網(wǎng)均勻度和纖維直徑的測試。