基于纤维纵向显微图像的棉/亚麻单纤维识别

针对棉/亚麻混纺织物,基于其单纤维纵向显微图像(纤维切段的长度约为0.5 mm),研究了纤维的自动识别方法。检测纤维时,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、干扰杂物等进行了较好的滤除。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/亚麻短纤维的识别正确率平均为93.3%。

能量色散X射线荧光测硫仪特征峰波段选取

对能量色散X射线荧光测硫仪的硫特征峰波段以及背景峰波段的选取进行了研究。将该问题转换为能谱图的硫峰通道段和背景峰通道段的选取问题,并进一步转化为以准确度为目标函数的优化问题,以优化相关参数。为直观地考察各参数对准确度的影响,提出了三步法参数优化方案。相应的优化结果对测硫仪的特征峰等波段的选取具有重要的指导意义。