多光谱技术识别棉花异性纤维的高效检测法

本文档探讨了"棉花中异性纤维的多光谱检测"这一关键领域，发表于2005年的《清华大学学报(自然科学版)》。异性纤维是指在棉花中难以用肉眼识别的非棉纤维杂质，如无色塑料、黄麻、编织袋、白头发丝、白羊毛和猪鬃等，它们可能对棉制品的质量造成影响。为了提高检测效率和准确性，研究人员提出了一种创新的方法，即利用多波段光谱信息融合成像技术。 作者郏东耀和丁天怀针对这些异性纤维在7个离散光谱波段中的特殊反射特性进行了深入研究。他们通过比较不同波段下异性纤维与棉纤维的图像特征差异，确定了每个类型纤维的最佳检测光谱波段。这种方法强调了光谱分析在区分棉纤维与异性纤维之间的细微差别上的潜力。 论文的核心部分采用了区域信息相关度权值小波分析算法，这是一种图像处理技术，能够将多个波段的图像融合成一张，从而提取出包含完整异性纤维特征的单一杂质图像。这种方法的优势在于它能够显著增强异性纤维在多波段融合图像中的灰度和形态特征，使得它们在棉花中的存在变得易于识别。 实验结果显示，该多光谱融合成像技术在异性纤维的检测上表现出色，能够有效识别并区分棉花中的各种异性纤维杂质。这不仅提高了纺织品质量控制的精度，也为相关领域的工业生产和科研提供了新的检测手段。 关键词包括"异性纤维检测"、"多光谱技术"、"融合成像"以及"小波分析"，这些都是本文研究的核心概念和技术手段。这篇论文对于纺织工业界来说，是一项重要的技术创新，对提高棉花清洁度和产品质量具有实际应用价值。