覆盖系数是与织物最终用途和性能要求紧密相关的一个基本结构参数。织物的覆盖系数影响着面料质量,织物手感、透气性、染色性能以及抗紫外辐射性能等。覆盖系数均匀度表征了每根纱线在织物中排列的均匀程度,关系到织物的结构是否稳定,防护效果或渗透性能是否稳定。传统的织物覆盖系数检测采用的是理论公式,由纱线直径和织物经纬密计算得到,但是与实际并不一致。对于覆盖系数均匀度,传统的方法不能直观描述,也无法量化。目前计算机数字图像处理技术在纺织测试领域的应用越来越广,本课题就是借助计算机数字图像处理技术,对短纤纱机织物图像进行处理,并提取特征值覆盖系数及其不匀、孔隙矩形度等。将该技术用于检测机织物的覆盖系数和覆盖系数均匀度受主观影响小,数据准确度高,而且减少计算的复杂程度,提供了自动、快速检测的可能,在批量检测中不仅可以提高劳动生产率,还能保证质量,为研发防护性能优异的产品提供了技术支持。论文利用扫描仪获取短纤纱织物图像,经倾斜矫正、局部图像分割、形态学处理、孔隙识别、图像融合等步骤,提取织物的经纬密、覆盖系数,并将图像测试结果与理论值比对分析,验证了图像处理技术的可行性。通过试织不同密度织物的图像处理,分析了短纤纱棉织物的覆盖系数、覆盖系数不匀及孔隙矩形度与经纬密、组织结构之间的关系。在整个课题的研究中,主要内容和结论如下:(1)通过扫描仪采集一种机织棉织物图像,利用radon变换分析织物图像经纬纱的倾斜程度并作相应的矫正,以便于图像的后续处理。(2)用迭代法、大津法、最大熵三种方法分割织物图像,通过比较选用最大熵分割法将灰度图像转换成二值图像;根据二值图像在水平和垂直方向上的投影情况标定纱线的中心线,以此将织物分成若干个局部图像;对每个局部图像用canny边缘线灰度平均值和最大熵阈值分别分割,通过比较三种不同类型局部图像的分割效果,最终确定采用基于最大熵的局部阈值分割法。(3)将分割后的二值图像,采用闭运算操作填补孔隙中的黑洞;采用面积比较法去除假孔隙,得到保留真孔隙的二值图像。(4)将若干个局部二值图像融合,裁去边纱以外的区域,得到完整的织物二值图像。孔隙边缘用轮廓线在原图像上进行标注,标注的结果显示二值图像的孔隙轮廓线能与真实孔隙的边缘很好地吻合。(5)在完整的二值图像中提取经纬密、总覆盖系数、覆盖系数不匀及孔隙平均矩形度。将图像法测试的结果与理论计算值比较分析,验证了本论文提出方法的可行性及优越性。(6)用同样细度的棉股线试织了不同经纬密的平纹、斜纹、缎纹织物,共9种。采集织物的图像,经过倾斜矫正、局部图像分割、闭运算、孔隙识别、图像融合等处理,提取覆盖系数、覆盖系数不匀、孔隙矩形度,探索了覆盖系数等指标与织物组织结构、经纬密之间的关系以及原因。