使用尺度不变特征变换和K最近临算法快速自动识别混纺织物的棉毛纤维

作者：游小荣; 李淑芳^*

来源：毛纺科技, 2021, 49(08): 91-94.

DOI：10.19333/j.mfkj.20200901204

• 棉纤维
• 毛纤维
• 混纺
• 自动识别
• SIFT
• KNN

棉、毛纤维广泛应用于混纺织物中,如何在混纺织物中快速地识别出该类纤维具有重要的实用价值。文章提出了一种基于SIFT(尺度不变特征变换)和KNN(K最近邻)图像处理算法的识别方法,以棉、毛纤维的电镜图像作为样本,进行图像预处理,然后使用SIFT算法进行特征提取,生成特征描述子,最后采用KNN分类算法进行匹配、分类,得到被测纤维图像的种类,实现棉、毛纤维的快速自动识别。实验结果表明:该方法无需大量数据样本,识别率超过95%,且具有检测速度快、稳定等优点,实用性强。

• 单位
  常州纺织服装职业技术学院