织物悬垂性是指织物因自重而下垂的性能,反映织物的悬垂程度和悬垂形态,是织物视觉风格和美学舒适性的一个重要方面。因此,对织物悬垂性进行研究具有十分重要的意义,相关测试仪器的研究又是其中一个重要方面。本文简要回顾了织物悬垂性研究的主要研究方向与研究现状,介绍了织物悬垂三维形态测试仪的基本结构与测试原理,主要论述了织物悬垂三维形态测试仪的系统软件设计与实现过程。在VC++平台下完成了软件开发,设计的软件系统主要包括图像采集与参数控制、图像分析处理、三维图像重建与系统仿真及相关电气部件软件控制四大部分。在图像采集与参数控制模块中,实现的主要功能有:识别出CCD摄像头,并与之建立连接;显示出摄像头采集到的图像;对动态图像截取、保存;CCD三基色分量增益控制;CCD传感器曝光时间控制;视频采集窗口的尺寸和图像预览窗口尺寸设置;图像的亮度、对比度、色调及饱和度调节。对图像进行预处理:包括图像增强、图像滤波和图像锐化等。在基于图像处理的织物悬垂性测试部分,提出了两种织物悬垂投影图像的定位的方法,通过这两种方法获取测试托盘的圆心坐标及半径;然后通过图像预处理、边缘轮廓点采样及边缘轮廓点修正的方法提取织物边缘轮廓点坐标序列。针对印花织物试样的特点提出采用GVF Snake边缘检测模型来识别织物试样边缘轮廓,并且将这种边缘检测方法与前面所介绍的基于边缘轮廓梯度扫描采样的方法作了比较,认为虽然GVF Snake边缘检测模型适应性较强,但是由于其自身的复杂性导致无法在实际中使用。最后,首次提出采用最佳三角逼近的方法来拟合织物边缘轮廓点序列,通过实验证明该方法可以将对离散的边缘轮廓点序列的分析转化为对三角多项式函数的分析,使悬垂性能评价指标的提取更加容易和精确。在三维图像重建与系统仿真模块中,实现的主要功能包括:三维图像重建的算法选择与实现;三维图像系统仿真;特殊试样测试的解决方案;测试操作过程说明等。设计出了光栅等高线条纹识别的半径线段与光栅求交算法,对光栅等高线进行定位,从而求得等高线处试样的高度。介绍了可视化仿真技术及三维仿真的常用算法与三维仿真图形库。建立了试样悬垂形态的贝塞尔曲面数学模型,应用贝塞尔曲面进行织物悬垂图像三维重建,得到织物悬垂形态的仿真曲面。在相关电气部件控制模块中,实现了以下功能:步进电机的正反转控制、调速控制、启停控制;外接闪光灯曝光触发信号控制;测试操作过程的流程控制;测试数据管理;打印测试报告;透视误差修正等。对测试数据进行了简单有效地管理。允许用户在测试过程中进行交互。此外,设计了误差修正算法,对成像时的几何畸变误差和透视误差进行修正。如果织物悬垂三维形态测试仪只有硬件设备没有配套的系统软件就无法完成测试。因此,本课题的目的和意义及重要性是十分明显的。对本软件系统进行功能扩充,完善数据库的管理,设计师要依据织物面料悬垂性选取布料时,在计算机屏幕前就可完成。