众所周知,织物组织结构参数的分析测量是一件费时费力的工作,而且由于测试标准的不统一以及主观因素的影响,难免也会造成人为的误差,尤其是测量分析效率低已无法适应目前生产中小批量、多品种、高效率的需要。近年来,数字图像处理技术渗入到纺织测试和织物自动识别等方面,改变了纺织行业中传统的手工操作流程,大大提高了工作效率,解决了许多纺织测试中的难题。本文因此提出采用图像处理的方法实现针织物结构参数的自动测量,包括密度、线圈长度、线圈歪斜角、密度对比系数、面积孔隙率、未充满系数以及编织密度系数等。根据针织物图像的特点,先对织物图像进行预处理包括灰度化、中值滤波和直方图规定化,使图像便于后续检测和识别。然后经过傅立叶变换将图像由空间域变换到频率域,通过频谱图中特征点的提取、图像重建、细化等处理提取出织物图像的有效信号。根据空间域与频率域的对应关系得出密度自动测量的公式。利用相关分析和回归分析建立了二维线圈长度和三维线圈长度之间的关系式,实现了线圈长度的自动测量。通过大量试验比较和检验分析,证明自动测量与人工测量这两种方法之间并无显著差异。最后在中文Windows2000环境下,选用MATLAB作为工具开发出针织物结构参数自动测量系统,建立了简单直观的图形用户界面,系统界面友好,操作方便。本课题只对常见的针织物组织进行了研究,密度测试功能已较为完善,线圈长度仅着重研究了纬平针组织,研究结果表明该系统可以用于实际测量,但是,要应用于生产还需做进一步的深入研究。