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织物色差检测系统研究

陈永辉  
【摘要】:中国是纺织大国,随着“一带一路”国家战略的实施与推进,国内纺织品生产企业顺利搭上了纺织品出口的顺风车。但在纺织品的国际贸易中,客户对纺织品的质量要求非常严格,其中色差是纺织品质量评价中的重要指标之一。许多纺织印染企业由于没有合格的在线色差检测设备,在产品交付时因为色差问题而遭遇退货、重制的情况时有发生,这不仅会对企业造成严重的经济损失,同时也加剧了环境污染和资源浪费。因此研究和设计织物色差检测系统具有重要意义,可以避免人眼检测主观性强、准确率低以及离线测色设备检测范围有限、效率低等问题。本文采用两种不同的方法分别进行了织物色差检测研究。首先,采用了基于机器视觉与图像处理的方法。利用一种超像素图像分割法对标准样本图像进行分割,将分割后的路径应用于待测样本图像,进行两者间逐超像素区域的色差检测,此方法可以使检测速度与计算精度达到相对平衡,满足织物色差在线检测需求。其次,采用了一种基于光谱数据的织物色差检测方法。利用光纤光谱仪采集不同颜色织物的光谱反射率数据并提取相关特征,测量并记录各织物样本的L*a*b*值。之后建立PCA-ELM映射模型,利用大量样本对网络进行训练,获取光谱反射率特征数据和L*a*b*值之间的映射关系,以此代替传统的由光谱反射率得到物体颜色三刺激值XYZ,再由颜色三刺激值XYZ得到颜色物理量L*、a*、b*的过程。利用该模型获取L*a*b*值之后,采用CMC(l:c)色差公式对样本进行色差计算。在织物的颜色分类方面,采用卷积神经网络(Alexnet模型)实现不同颜色纺织品的自动分类,通过仿真实验表明,其分类准确率达到100%,高于传统分类算法SVM。本文主要对织物色差检测及颜色分类的关键技术进行了研究,对实现织物颜色质量的自动化控制具有参考价值。


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