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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明涉及纺织品成分含量检测技术领域，公开了一种基于高光谱成像的纺织品聚酯纤维含量在线检测方法，包括间断采集纺织品在1000－1700nm红外波段的红外光谱图像；对红外光谱图像进行特征截取，确定红外光谱图像中的ROI区域；对ROI区域内的所有像素点进行扫描分析，提取每个像素点波段范围内的光谱反射率值，并确定ROI区域的光谱反射率平均值；将光谱反射率平均值对波长进行求导，得到反射率对波长的光谱反射率二阶导数R2；以R2为输入，聚酯纤维含量为输出，构建基于神经网络的聚酯纤维含量智能预测模型；将训练完成的预测模型导入检测系统中，输入光谱反射率二阶导数R2，得到聚酯纤维含量。通过本发明，能够智能选取ROI区域，精准检测聚酯纤维含量。

主权项：1.一种基于高光谱成像的纺织品聚酯纤维含量在线检测方法，其特征在于，包括：间断采集纺织品在1000－1700nm红外波段的红外光谱图像：预设光谱分辨率为9nm，光谱范围为1000nm－1700nm；通过高光谱相机采集传送带上纺织品的红外光谱信息，并每隔1s保存一次，得到若干红外光谱图像；对若干红外光谱图像进行分析，得到若干第一光谱图像区域的方法包括：对若干红外光谱图像进行边缘检测，得到1s内每个纺织品在红外光谱图像中所占的第一区域；对每个纺织品在红外光谱图像中所占的第一区域进行切割，得到若干第一光谱图像区域；对第一光谱图像区域进行扫描分析，并对第一光谱图像区域中的像素点进行灰度值检测，并将所属同一光谱图像区域中的像素点的灰度值进行整合，生成灰度值记录集；对灰度值记录集中的灰度值进行大小比对，确定出灰度值记录集中最大的最大灰度值；以小于最大灰度值的第一比例值为筛选条件，对第一光谱图像区域中的对应的像素点筛选，并将筛选出的像素点认定为需剔除像素点；将第一光谱图像区域均匀的分割成若干第一区块，若干所述第一区块内的像素点根据所述第一光谱图像区域内总体的像素点进行确定；对若干所述第一区块内的像素点进行扫描分析，得到灰度值大于最大灰度值60％的若干第一像素点，计算每一第一区块内的所有第一像素点与第一光谱图像区域中的总体像素点的比例，得到第二比例值，限定所述第二比例值小于预设比例值；扫描若干第一区块内的像素点并进行灰度值检测，并将所属同一第一区块中的像素点的灰度值进行整合，生成若干灰度值数据集，并与第一区块进行关联；计算第一区块中所有像素点的灰度平均值，记为区块灰度表达值，若区块灰度表达值小于最大灰度值的60％，且二者之间差异值大于预设差异值，则对对应的第一区块标记需剔除；将第一光谱图像区域中标记有需剔除的第一区块进行剔除，得到ROI区域；确定ROI区域的光谱反射率平均值R：获取每个纺织品在红外光谱图像中的ROI区域；扫描ROI区域内所有像素点，得到光谱反射率值与波长对应关系，所述光谱反射率值与波长对应关系包括ROI区域内的若干光谱反射率值及其对应的波长；提取像素点1000－1700nm波长范围内的光谱反射率值，并对在1000－1700nm波长范围内的光谱反射率值求取平均值，得到ROI区域的光谱平均反射率R；将光谱反射率平均值R对波长进行求导，得到反射率对波长的二阶导数R2：将光谱平均反射率R进行SG平滑处理，得到平滑光谱反射率R1；将平滑光谱反射率R1对波长求二阶导数得到反射率对波长的二阶导数R2；检测被测纺织品的聚酯纤维含量的方法包括：以600个不同聚酯纤维含量的纺织品作为训练样品，采集其光谱平均反射率R，SG平滑处理后对平滑光谱平均反射率R1求二阶导数，得到R2；以600个训练样品得到的R2作为输入，采用Levenberg－Marquardt算法，选择神经网络10层，输出聚酯纤维含量Q，得到光谱平均反射率二阶导数R2与聚酯纤维含量Q的基于神经网络的聚酯纤维含量智能预测模型；将训练完成的基于神经网络的聚酯纤维含量智能预测模型导入识别系统中，输入以红外光谱图像提取计算得到的R2，输出并得到聚酯纤维含量Q。

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百度查询： 浙江大学 一种基于高光谱成像的纺织品聚酯纤维含量在线检测方法