專利名稱：分析梭織物經緯紗密度的方法
技術領域：
本發明涉及一種分析梭織物經緯紗密度的方法，其是一種利用圖象處理方法自動分析梭織物經緯紗密度的方法。
習知對于梭織物的經緯紗密度的計算，完全依賴人工處理，以分析鏡求得局部圖象，而后依次計算求得經緯線密度，此種人工方式常須耗費大量的時間，不符經濟效益，且其所求出的經緯紗密度的誤差又大，難以獲致精確數據，故不實用。
本發明的主要目的在于提供一種使用圖象處理自動分析梭織物的經緯紗密度的方法，可快速準確的求得織物的經緯密，符合產業利用價值。
本發明的使用圖象處理方法自動分析梭織物經緯紗密度的方法，其步驟包括取象、圖象平滑、圖象銳化，求物點閾值及計算經緯紗密度等流程；其特征在于，所述物點閾值的求取，利用暗色板框實驗臺為背景，首先是求取銳化后圖象的灰度值統計表再由灰度值統計表上，求取最高峰處的灰度值A及灰度值最暗波峰的灰度值B，然后判別灰度值A是否小于暗色板框灰度值的上限；如果是，則由灰度值統計表上求取A，B之外另一最高峰的灰度值C，再取一實驗參數D乘C可得物點閾值T＝C×D；又如果A值大于暗色板框灰度值上限，則物點閾值T的選取，根據實驗結果顯示T＝B＋(A-B)×D；現配合附圖詳述本發明的實施步驟及特征。
圖1本發明的流程圖；圖2本發明計算經緯密的流程圖。
本發明的圖象處理過程大致分為圖象前處理與后處理兩部分。前處理包括取象、圖象平滑及圖象銳化，主要目的在使圖象更清晰，物體特征點更易求取。而后處理部分包括物體閾值的求取及經緯密的計算，此部分關鍵在于求取系統特征及樣布的經緯密度。
二值化的目的是藉物點閾值T，將物體與背景明顯的分割出來，以便圖象處理的判斷與運算。為了簡化圖象得復雜度，所以本發明以暗色板框實驗臺為背景。閾值的求取過程中，首先是求取銳化后圖象的灰度值統計表(Histogrm)，再由該灰度值統計表上，求取最高峰處的灰度值A及灰度值最暗波值的上限。如果是，則必須再由灰度值統計表上求取A，B之外另一最高峰的灰度值C，則此灰度值C即表示織物的灰度值，因此根據實驗結果顯示物點閾值T，再取一實驗參數D乘C可得明顯區分效果。又如果A值大于暗色板框灰度值上限，則表示織物灰度值為A，因為背景為黑色，故灰度值大于暗色板框灰度值上限的波峰不可能是背景灰度值，物點閾值T的選取，根據實驗結果顯示T＝B＋(A－B)*D)可得良好的區分效果，其中灰度值B可能是背景灰度值或織物另一顏色灰度值所產生的波峰。
經緯密的求取過程，在此配合程序流程圖請參閱圖2，說明如下步驟1讀取經(緯)向的物點數。
步驟2以基礎演算法(一)求取紗的中心距及紗的根數b。
其過程為
A首先設定波峰預估值p，為經(緯)向總象素的n倍(因實驗參數而定)。
B由經(緯)向物點數，求出經(緯)紗所在位置。由于真正經(緯)紗附近會連續出現幾個點數大于預估值p的點，將這些連續點中找出一個物點數最多點者，并定義該點為經(緯)紗中心線所在位置。因此沿著屏幕起點到終點尋找與比較，便可求出該畫面所的經(緯)紗的數目b。
步驟3檢驗經(緯)紗數目b是否小于下限值，如果不是則進行步驟4；如果是則表示以基礎演算法(一)無法有效求取經(緯)紗數目，須改用基礎演算法(二)，求取經(緯)紗數目。基礎演算法(二)是修正演算法(一)之判斷模式，直接尋找波峰波谷所在，并躍過干擾區，所尋得波峰數，即為經(緯)紗的數目，其與演算法(一)最大差別處，是不使用波峰預估值p，而直接判別此點是否屬于波峰，再加以統計波峰數辨識經(緯)紗之數目。
步驟4檢驗經(緯)紗數目b是否大于上限值，如果不是，則進行步驟5，如果是，則表示基礎演算法失效，使得雜訊所形成的小波峰，亦被誤判為經(緯)紗，此時修正波峰預估值，p＝p＋實驗參數F再回步驟2重新演算，直到經(緯)紗數目在合理上下限內為止。
步驟5以最佳化求取紗間距平均值。首先利用步驟2，3及4求得各經(緯)紗座標，再以前一根紗座標減后一根紗座標方式求得所有可能的紗間距，再以H個象素為一單位，統計紗間距最大可能差距區間，則該區間為分析布樣的最可能紗間距值，將該區間紗間距平均，定義為樣布的紗間距平均值M。
步驟6修正紗中心線座標。將基礎演算法求得紗中心線座標為基準，往左邊二分之一紗間距(1/2M)為起點，往右邊二分之一紗間距為終點，在此區間內，找尋經(緯)向物點值最大者，定義該點之座標為新修正后的紗中心座標，其座標值將較修正前精確。
步驟7修正紗間距的平均值M1。將步驟6所求得經(緯)紗座標，配合步驟5求取紗間距平均值的方法可得較為精確的紗間距平均值M1。
步驟8尋找前段漏判的紗。檢測方法是在最大間距閾值區間內，判斷是否有波峰波谷的存在，如果有，則以該區間內波峰所在處，定義為漏判經(緯)紗之所在。
步驟9尋找中段漏判的紗。由基礎演算法求得一根經(緯)紗為起點，最后一根經(緯)紗為終點，在此區間內，以每兩相鄰的紗間距作檢測，如果其紗間距大于最大間距閾值，則以步驟8的方法尋找漏判紗之所在。
步驟10尋找后段漏判的紗。由基礎算法求得最后一根經(緯)紗為起點，與圖象處理范圍的終點處為檢測區間，以步驟8的方式尋找漏判紗之所在。
步驟11修正漏判紗的中心座標。以檢測求得漏判紗中心線座標為基準，在以步驟6的方式修正漏判紗之中心，可得較為精確的漏判紗中心座標。
步驟12將多余之誤紗刪除。然后檢測所有兩相鄰的經(緯)紗間距是否小于最小間距閾值STD如果是，表示兩相鄰的經(緯)紗所求出之紗，代表同一根經(緯)紗，需將兩經(緯)紗所擁有物點數較少者刪除。
步驟13求出經(緯)向密度。將經由前面12個圖象處理過程所得的經(緯)紗數目，除以圖象處理的經(緯)向距離，可得經(緯)向密度。
綜合上文所述，本發明具有如下效果本發明可精確、快速自動分析梭織物的經緯紗的密度，且可于圖象處理過程中一并求出二值化物點閾值、紗間距及紗間距平均值，以利于后續樣本結構的分析。
權利要求
1.一種使用圖象處理方法自動分析梭織物經緯紗密度的方法，其步驟包括取象、圖象平滑、圖象銳化，求物點閾值及計算經緯紗密度等流程，其特征在于，所述物點閾值的求取，利用暗色板框實驗臺為背景，首先是求取銳化后圖象的灰度值統計表再由灰度值統計表上，求取最高峰處的灰度值A及灰度值最暗波峰的灰度值B，然后判別灰度值A是否小于暗色板框灰度值的上限；如果是，則由灰度值統計表上求取A，B之外另一最高峰的灰度值C，再取一實驗參數D乘C可得物點閾值T＝C×D；又如果A值大于暗色板框灰度值上限，則物點閾值T的選取，根據實驗結果顯示T＝B＋(A－B)×D；所述經緯密的求取過程，是經由下列步驟完成步驟1讀取經(緯)向的物點數；步驟2以基礎演算法(一)求取紗的中心距及紗的根數b，其過程如下A.首先設定波峰預估值p，為經(緯)向總象素的n倍，B.由經(緯)向物點數，求出經(緯)紗所在位置，由于真正經(緯)紗附近會連續出現幾個點數大于預估值p的點，將這些連續點中找出一個物點數最多的點，并定義該點為經(緯)紗中心線所在位置，因此沿屏幕起點到終點尋找與比較，便可求出該畫面經(緯)紗的數目b；步驟3檢驗經緯紗數目b是否小于下限值，如果不是則進行步驟4；如果是則以基礎演算法求取，即直接尋找波峰波谷所在，并躍過干擾區，所尋得波峰數，即為經(緯)紗的數目；步驟4檢驗經(緯)紗數目b是否大于上限值，如果不是，則進行步驟5，如果是，則修正波峰預估值，p＝p＋F再回步驟2重新演算，直到經(緯)紗數目在合理上下限內為止；步驟5以最佳化求取紗間距平均值。首先利用步驟2，3及4求得各經(緯)紗座標，再以前一根紗座標減后一根紗座標方式求得所有可能的紗間距，再以H個象素為一單位，統計紗間距最大可能差距區間，則該區間為分析布樣的最可能紗間距值，將該區間紗間距平均，定義為樣布的紗間距平均值M；步驟6修正紗中心線座標，將基礎演算法求得紗中心線座標為基準，往左邊二分之一紗間距為起點，往右邊二分之一紗間距為終點，在此區間內，找尋經緯向物點值最大者，定義該點的座標為新修正后的紗中心座標；步驟7修正紗間距的平均值M1；步驟8尋找前段漏判的紗，前段漏判紗的檢測，是利用基礎演算法，求得第一根經(緯)紗所在為終點，與圖象處理范圍起始點的區間內，每隔最大間距閾值LTD內，尋找經(緯)紗之所在，檢測方法是在最大間距閾值區間內，判斷是否有波峰波谷的存在，如果有，則以該區間內波峰所在處，定義為漏判經(緯)紗之所在；步驟9尋找中段漏判的紗，以步驟8的方式尋找漏判紗之所在；步驟10尋找后段漏判的紗，以步驟8的方式尋找漏判紗之所在；步驟11修正漏判紗的中心座標；步驟12將多余的誤判紗刪除，然后檢測所有兩相鄰的經(緯)紗間距是否小于最小間距閾值STD，如果是，表示兩相鄰的經(緯)紗所求出的紗，代表同一根經(緯)紗，需將兩經(緯)紗所擁有物點數較少者刪除；步驟13求出經(緯)向密度，將經由前面12個圖象處理過程所得的經(緯)紗數目，除以圖象處理的經(緯)向密度。
全文摘要
一種利用圖象處理方法自動分析梭織物經緯紗密度的方法，該圖象處理方法流程是經由圖象拾取，圖象平滑、圖象銳化、求物點閾值、計算得出經緯紗密度，其能達到自動分析樣布的經緯紗密度的目的；另外；該圖象處理方法的過程中亦可求取樣布的二值化物點閾值、紗間距及紗間距平均值；該圖象處理方法，藉由系統參數的調整，可對各種不同樣布作經緯紗密度的計算，本方法流程簡單，計算精確、效率高。
文檔編號G01N33/36GK1164027SQ96104918
公開日1997年11月5日 申請日期1996年4月29日 優先權日1996年4月29日
發明者林弘祺, 吳德樺, 連榮盛 申請人:財團法人中國紡織工業研究中心
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