余灵婕， 王荣武

(1.西安工程大学 纺织科学与工程学院， 陕西 西安 710048；2.东华大学 纺织学院， 上海 201620)

织物在洗涤、测试及服用过程中，面料之间的相互摩擦使得织物表面易于产生绒毛进而形成毛球。织物的起毛起球一直以来都是影响织物性能的一个重要问题。传统的人工评级方法存在结果稳定性低、测试人员易受外界因素干扰、效率低下等问题。随着图像处理技术的引入，织物起毛起球等级的客观评定取得了很大的进展。

目前利用图像处理自动评价织物起毛起球的研究对象主要包括二维灰度图像和三维激光扫描图像。此外，文献[1]通过自制图像采集装置，间接得到织物的三维图像。在二维灰度图像上进行毛球检测的基本方法为利用灰度阈值分割毛球和织物表面[2-4]，这容易受到织物表面纹理和花纹的干扰。文献[5]研究发现，面料的组织结构是具有周期性规律的，适合变换至频率域中进行分析。因此，部分学者首先将二维灰度图像转化至频率域空间，然后在频率域中过滤周期性的组织结构，保留离散的毛球，进而提取毛球的特征参数，最终评定织物起毛起球等级[6-8]。然而，频率域变换并未解决不规则花纹对织物的干扰问题，且无法提取到毛球的高度信息[9]。因此，学者们采用激光扫描织物表面获得三维信息，以对织物的起毛起球性能进行评定[10-12]。由于激光探头需要不停地在采集平台上进行地毯式移动，因此激光扫描仪对织物图像的采集速度远远不如光学摄像头，此外，激光扫描仪设备昂贵，实用价值和经济价值远不如摄像头。……