清洁自动测量是按标准将清洁进行分类、统计，根据描出的糙疵点形状，计算其长度、宽度、周长、面积、中心灰度与周围灰度的平均差值和相对差值。道克刚等人曾采用了特征分析的方法来判断疵点的类型并统计数量，对十几种清洁检验的疵点样照进行了摄像、量化和特征分析。
匀度检验的本质实际上就是灰度差别的判别，在图像即灰度值的二维灰度函数中进行抽样、取值，再作量化，得到用灰度二维数组表示的离散化图像，就可使用计算机对其进行各种运算处理，把图像变换成便于测量的图像，继而利用模式识别手段，对生丝匀度作出判别。胡振洲等曾运用显微光学成像法测量生丝的均匀度，其具体过程是丝条由速度可控的牵引机构带动，从显微镜头下通过，丝条影像经显微镜放大，在图像感应元件CCD上成像，图像感应元件CCD将影像信号输出到信号采集卡，经信号采集卡处理后，变成可供计算机识别和计算的数字信号，在进一步处理后，得出检测数据。
2．3纱线混纺比的测试
混纺纱线的混纺比一般采用化学分析法和显微镜横截面观察法进行测量。由于化学纤维更新速度快，所以化学分析测试方法也需要不断更新，这导致很难找到一种适中的化学分析法，增加了测试成本，且结果也不令人满意。而采用计算机提取特征参数自动识别纤维，测量纱线混纺比，是实现快速准确检测混纺比的新方法。采用计算机处理对混纺纱形态参数的检测包括纤维根数的统计、根数比值、面积计算、面积比值，以及一次矩和转移指数的计算等。目前的相关研究中，对棉／麻、丝／毛、麻／涤、毛／涤混纺纱进行的研究较多且研究结果较为成熟。
2．4纱线均匀度的测试
采用数字图像处理技术对纱线条干均匀度进行检测，不仅可以客观准确地评定纱线的等级，而且检测过程不受环境的影响。此外该方法还可以准确模拟出纱线最终的布面情况。目前采用数字图像技术测试纱线均匀度的方法有：采用图像式纱线条干仪、图像形态法、图像纹理分析法、计算机视觉技术等。
图像式纱线条干仪测试原理是测试纱线不匀率的乌斯特仪Ⅲ，由原来采用电容式传感测试改为采用光电式方法进行纱线不匀率测试；图像形态法是指将采集到的纱线黑板图像经过图像预处理、图像二值化、自相关法、数学形态学的处理得到一幅可以评级的图像，利用该方法对纱线均匀度进行测试，可以对纱线的外观质量进行客观评定；图像纹理分析测试纱线均匀度主要是采用图像处理和模式识别技术，对黑板图像的均匀度进行自动分析判别，使黑板的分级得以自动执行；计算机视觉分析系统是指将光学和计算机图像处理技术相结合，利用小波分析、傅立叶分析等应用数学知识，对扫描仪、CCD摄像仪等实时采集到的纱线图像进行图像处理，最终得到直观的纱线细度不匀率。
2．5织物表面起毛起球测试
织物起毛起球是影响织物服用性能的重要因素。它往往是由于织物表面受到磨损引起的。在相关测试中，传统测量方法测试精确度不够高，包含人的主观因素比重较大，而数字图像处理技术克服了以上问题，能够从客观及精准的角度对织物表面进行测试。
东华大学的陈霞[4]等应用一种图像分析系统进行织物起球等级的客观评估，首先获取反映织物二维轮廓数据的距离图像，通过一组匹配滤波检测毛球，运用分块阈值法进行毛球分割，选取毛球个数、毛球面积和毛球体积建立等级评估方程，并采用模糊逻辑系统作为最终的等级评估模型。
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