摘要：主要介绍了利用图像处理中的Hough变换，结合Sobel边缘细化来检测纱线参数、织物表面粗糙 度、织物表面疵点，改变了目测识别时的效率低下，取得了良好的效果。
0前言
随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术已经应用于越来越多的行业，它的优点在于能够快速、直 观地反映二维的信息体。在纺织品检测中，应用图像技术可以减少人主观上的干扰，改变目测识别时的效 率低下，目前在纺织领域中的应用主要可分为三类：纤维检测、纱线检测和织物的检测。纤维检测主要是 纤维横断面形状、直径、网棉均匀度检测，纤维异型度检测。纱线检测主要是纱线的细度、直径、纱线混 合状态。织物方面主要是织物褶皱分析，织物表面的纹理分析，以及织物的疵点检测。
1 Hough变换进行边缘检测
Hough变换实现的是一种图像空间到参数空间的映射关系，基本的思想是点一线的对偶性，即在图像 空间中的点在参数空间中对应的则是线。在参数空间中，是由累加器构成的。累加器其实是直线或者解析 曲线参数的函数。Hough变换中，每个累加器与同一直线或者解析曲线上的点一一对应，直线或者曲线上 的每一个点引起累加器增1，所以在Hough参数空间，累加器会有一个局部最大值。通过检测所有的局部 最大值就可以找到一组Hough参数，从而可以定位出图像空间中的直线或者曲线。
1.2任意曲线检测
Hough变换有许多改进方法，一个比较重要的概念是广义Hough 变换，它是针对所有曲线的，用处很大。针对直线的Hough变换也有 很多改进算法，比如上述的方法没有考虑图像上的这一直线上的点是 否连续，这些都要随着应用的不同而有不同的优化办法。图像边缘除 了位置信息，方向信息也很重要。根据圆的性质，圆的半径一定落在 垂直于该圆切线的直线上，也就是圆上任意一点的法线上。这样，解决上面的问题，仍采用二维的参数空 间，对于图像上的每一前景点，加上它的方向信息，都可以确定出一条直线，圆的圆心就在这条直线上。 Hough边缘检测具有抗噪声强，且能够比较准确地提取边缘，结合梯度算子，速度可以提高很多。
2纱线参数测量
-幅由扫描仪扫入或来自摄像机的纱线图像不可避免地会有一些噪声，图像本身也会带有随机噪声和 高斯噪声，必须进行滤波处理。这样，可以去除颜色信息的干扰，可以将图形与背景分离，得到一幅去噪 而又保留了边缘信息的图像。滤波后的图像经过几何放大，再灰度化处理。由于织物表面的纹理信息与图 像的灰度值密切相关，在一个区域中灰度变化不大时该区域的主要特征是灰度特征，而某个区域的灰度变 化较大时，体现的则是纹理特征，这时可以根据实际情况进行直方图校正，以达到图形和背景形成明显的 区分。对于纱线图像，如果某个区域的颜色比较接近，这些区域的细节就不是很清楚（肉眼识别很困难）， 经过灰度规定化处理后，织物图像的亮度增大，使一些较暗区域的细节信息更为清晰，由于几何放大倍数 可以自由控制，因而可以很方便的测得纱线的直径。考虑压扁系数，实际直径！也就可以测得。纱线的 特数"tei、纱线支数",、纱线的纤度"d6n、可以分别由以下式（3)、（4)、(5)求出。
3织物表面粗糙度比较
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