纱线毛羽特征参数提取的多区域轮廓跟踪算法

"纱线毛羽特征参数提取算法研究 (2011年)" 纱线毛羽特征参数提取算法的研究是纺织工程领域中的一个重要课题，它涉及到纱线质量控制、纺织品性能评估以及生产过程优化等多个方面。这篇2011年的论文主要探讨了一种创新的多区域轮廓跟踪算法，用于提高纱线毛羽特征的提取效率和精度。 传统的纱线轮廓跟踪方法，如链码法，虽然在轮廓检测上具有一定的效果，但在处理纱线毛羽这种复杂结构时，可能因为跟踪方向的局限性和边界不连续性而产生误差。针对这些问题，研究者提出了一种改进算法，它在链码法的基础上对跟踪方向进行了调整，并引入了区域填充技术。 具体来说，该算法首先利用链码法对纱线图像进行初步轮廓跟踪，然后根据纱线毛羽的特点动态调整跟踪方向，避免因毛羽导致的方向偏差。在跟踪完成后，对纱线区域进行填充，确保边界曲线的连续性和封闭性。通过这样的方式，算法能够准确地识别出纱线的轮廓，同时保持边界曲线只有一像素宽，从而减少了由于边界模糊或宽度不一致带来的特征提取错误。 实验结果验证了该算法的有效性。无论纱线数量多少，算法都能实现对每一条纱线的轮廓跟踪，并且提取出的特征参数具有高精确度。这不仅提高了特征提取的效率，还为后续的纱线品质分析和质量控制提供了更可靠的数据基础。 关键词“多区域轮廓跟踪算法”指的是该算法能够处理复杂背景下的多个纱线区域，适应性强。“区域填充”则是为了确保跟踪的完整性，避免遗漏或断裂。“特征参数提取”是指从纱线图像中提取出影响纱线性能的关键指标，如毛羽长度、密度等。“纱线毛羽”是纺织业中的专业术语，指的是纱线上突出的纤维，影响纱线的平滑度、强度和纺织加工性能。 这篇论文的贡献在于提供了一种新的、高效的纱线毛羽特征提取方法，这对于提升纺织工业的自动化水平和产品质量具有重要意义。通过这种算法，可以更好地监控生产过程，及时发现和解决问题，从而优化生产流程，提高经济效益。