摘要：主要介绍了数字图像处理技术在纤维、纱线、织物，非织造领域的应用，以及近几年的发展动态。
近年来，随着科学技术的发展，各种先进技术不断涌入纺织工业，其中数字图像处理技术在纺织行业中的应用可谓日新月异，不断发挥其快速、精确，以及简单稳定的优势，在很大程度上加快了纺织品测试的速度，同时提高了纺织品测试的水平。
1 数字图像处理技术概述
数字图像处理(DigitalImageProcessing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号，并利用计算机进行处理的过程。主要包括以下几个方面：数字图像的采集与数字化、图像压缩编码、图像增强与恢复、图像分割、图像分析等。
在实际应用中，使用图像处理技术的系统很多，其一般过程为：信息获取一预处理一特征提取一图像分析。获取图像的方法多种多样，可以通过直接拍摄，或通过光学显微镜或电镜放大后拍摄等方式获取图片，然后通过A／D转换，将图像信号数字化，再将数据传人图像处理系统，运用计算机强大的数据处理能力，分析图像，根据要求输出各种指标。目前，很多方法已经逐步从理论与方法的探索研究阶段走向工业化实际生产应用，如小波变换、神经网络、专家系统、立体视觉等，同时智能分析也已成为研究的必然趋势。
2数字图像处理技术的应用
上世纪90年代中期，图像处理技术在纺织中应用的研究热点主要是：纤维材料性能测试、纱线性能分析、半制品质量检测等。而近几年来，人们研究关注的重点主要集中在织物表面特性的分析、组织结构的自动分析、成品及半成品性能检测等，其中一些技术已经在纺织生产中得到实际应用。另外，人们对非织造布纤维和纤维取向的评定、纤维和纱线性能分析等方面的研究也在日趋深人。
2．1羊绒与羊毛纤维的识别
羊绒与羊毛的识别一直是纺织行业的一个难题，以往用光学或电子显微镜对纤维进行测试后，还需要测试人员的凭经验来判定，缺少客观统一的评测标准，而使用数字图像处理技术是解决这一问题的有效方法。
北京大学信息科学中心视觉与听觉信息处理国家重点实验室提出了羊绒毛图像的全自动识别方案，该方法是先用自动阈值法对图像进行二值化，然后进行多直线分割，并提取羊绒毛的细度特征，接着用Canny算子提取边缘，再在边缘图上根据羊绒毛图像的鳞片特性，提取羊绒毛的鳞片长度特征，最后用Bayes方法进行识别。检测结果表明，用该方法检测羊绒毛快速且准确。
F．H．She，I…X Kong等人用图像处理技术和人工神经网络技术对美利奴细羊毛和马海毛的辨认进行了研究，并结合图像处理和神经网络技术开发了可对两种纤维自动辨别的智能系统。
2．2生丝匀度及清洁的测试
生丝检测项目较多，决定生丝等级的检测指标包括：纤度偏差、纤度最大偏差、清洁、洁净、匀度等。其中匀度和清洁的检测是表征生丝等级的重要指标。长期以来，人们一直采用黑板检测法对生丝进行等级评测，此方法主要依赖人的感官目光判断，而目光传递易出现偏差，细微的差别可能导致无法感知和识别，无法量值溯源，使得检验试样制作过程长。而采用数字图像处理技术能替代和扩大人的视觉功能，有利于解决使用传统方法测量时遇到的一系列问题。
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