功能性纤维及纺织品检测方法-计算机图像处理技术完美版资料.pptx

功能性纤维及纺织品检测方法-计算机图像处理技术 计算机图像处理技术是指将图像信号转换成数字格式，并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理步骤包括图像预处理、图像分割和目标提取、特征提取、目标分类等。 纺织品悬垂性检测是指对纺织品的悬垂性能进行检测的技术。传统纺织品悬垂性的缺点是指标单一，仅有悬垂系数一个指标。无法反映织物的动态悬垂性能（悬垂波数、悬垂曲线弧度等）。对于轻薄、透光性较强的织物，检测结果误差较大。 计算机图像处理技术可以解决上述问题。该技术可以对纺织品悬垂性能进行检测，并提取多种有效信息，如波数、波峰幅值均匀度、波峰夹角均匀度、最大波峰幅值、最大波峰夹角、最小波峰幅值、最小波峰夹角等悬垂特征值。 纺织品色牢度自动评级是指对纺织品的色牢度进行检测和评级的技术。传统色牢度评级的缺点是指标单一，无法反映织物的实际色牢度性能。计算机图像处理技术可以解决上述问题。该技术可以对纺织品进行自动评级，并可以同时对多样品进行检测。 纺织品表面疵点的检测是指对纺织品表面的疵点进行检测的技术。计算机图像处理技术可以对纺织品表面的疵点进行检测，并可以对疵点的面积、形状、颜色等特征进行分析。 纺织品洗可穿性能的检测是指对纺织品的洗可穿性能进行检测的技术。计算机图像处理技术可以对纺织品的洗可穿性能进行检测，并可以对洗可穿性能的结果进行评估。 计算机图像处理技术在功能性纤维及纺织品检测领域中的应用非常广泛。该技术可以对纺织品的悬垂性能、色牢度、表面疵点、洗可穿性能等进行检测和评估，并可以对检测结果进行智能化处理和分析。 在纺织品检测领域中，计算机图像处理技术可以解决传统检测方法的缺点，提高检测的准确性和效率。同时，该技术也可以对纺织品的质量进行智能化评估和预测，从而提高纺织品的质量和性能。 计算机图像处理技术在功能性纤维及纺织品检测领域中的应用具有广阔的前景和潜力。该技术可以提高检测的准确性和效率，提高纺织品的质量和性能，并且可以对检测结果进行智能化处理和分析。