基于纤维纵向显微图像的棉／亚麻单纤维识别

针对棉/亚麻混纺纤维构成的织物，基于其单纤维纵向显微图像（纤维切段的长度约为0.5mm），研究了纤维的自动识别方法。在纤维检测中，先对纤维图像进行去背景处理，而后运用形态学闭运算和背景区域生长相结合的方法获得纤维的目标区域，对图片中出现的玻璃划痕、干扰杂物等进行了很好的滤除。由纤维骨架垂直方向上的区域图、二值图和细化图得到它们的垂直积分投影序列，并提取这3条序列各自的变异系数CV值和平均值共计6个参数。将这6个参数作为棉/亚麻纤维的特征参数，训练最小二乘支持向量机分类器，对测试集的测试结果表明该分类器对棉/亚麻短纤维的识别率正确率平均为93.3%。