1、一套基于双面数字图像扫描技术和数字彩色图像处理技术的织物和纱线分析 系统和方法，其特征在于：该系统的硬件部分包括：
一台计算机(10)；
一台用于织物结构和颜色数码扫描分析的平板式彩色扫描仪(7)；
一套用于将待测试样夹持固定在所述平板式彩色扫描仪的扫描平台上，实现样品 图像的双面对位扫描的磁性平板式布样夹持装置(9)；
软件部分包括：
四个用来分析和测试织物的组织结构、经纬密度、纱线颜色、纱线直径和均匀度 的算法模块，每一个模块包括图像扫描、图像分析、数据输出三个步骤，其中：
织物识别模块的功能用来分析和测试织物的组织结构，即识别经纬纱线的交织结 构和纱线的颜色排列方式，包括两个算法结构：网格化模型和频率域模型；
经纬密度模块的功能是测量纱线在经纬两个方向上的排列密度，包括一个算法结 构：移动匹配频率模型，步骤包括：图像的定位裁减和匹配，纱线边缘的提取，单面 图像的快速傅立叶变换，对映经纱和纬纱的频率点的识别和提取，图像的单相位和半 相位平移，平移后图像的快速傅立叶变换，对映经纱和纬纱的频率点的校准，经纬纱 线的密度计算；
纱线颜色分析模块的功能是测量纱线的颜色信息，包括两个步骤：颜色校准和颜 色测量，该方法将标准的色板排列在试样的四周，可以通过同一幅图像完成上述两个 步骤，保证了颜色测量的一致性；
纱线直径和均匀度模块的功能是测量纱线的直径以及其均匀度，步骤包括：纱线 图像的采集，纱线图像的分割，纱线中心轴的确定，沿纱线中心轴逐点测量，纱线直 径的平均值和离散值计算；
所述四个分析和测试算法模块的应用软件安装于计算机(10)内，用于织物结构 和颜色数码扫描分析的平板式彩色扫描仪(7)与该计算机(10)相连，共同构成织物 和纱线数码扫描分析系统，通过磁性平板式布样夹持装置(9)将待测试样(8)夹持 固定在所述平板式彩色扫描仪(7)的扫描平台上，对样品(8)进行双面对位扫描、 将正反双面扫描图像传入计算机(10)运用四个分析测试模块分别进行织物和纱线的 结构和颜色的计算和分析，最后输出测试数据，其主要的测试流程包括：试样夹持固 定，双面图像扫描，正反图像对位匹配，图像分析与特征提取，结果输出。
2、根据权利要求1所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述的可实现双面扫描、并通过定位点准确实现正反面图像的 定位匹配的磁性平板式布样夹持装置，包括：
一对夹持平板(1、2)，所述夹持平板可为正方形或矩形以及其他规则或不规则 的形状，该对夹持平板之间通过旋转轴(5)连接定位，上下夹持平板可绕轴芯(15)旋 转实现180度开合；
在所述上夹持平板(1、2)的四个周边顶点位置镶嵌定位磁铁(6)，依靠磁铁 的磁力实现上下平板对试样的夹持；
所述夹持平板在中心位置设置有一采集窗口(4)，数码扫描系统采集对应窗口 内的织物部分的图像；
所述上下夹持平板(1、2)各有四个定位参考点(3)，其中上夹持平板(1)与 下夹持平板(2)的每对定位参考点垂直对位，保证在扫描织物正反两面的图像时可以 实现精确对位；
所述夹持平板在采集窗口(4)的四周，规则排列方格型的颜色模块(221)，该 颜色模块(221)镶嵌在平板内，颜色模块的表面和平板的表面平齐。
3、根据权利要求2所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述磁性平板式布样夹持装置的夹持平板(1、2)的形状可为 正方形，也可为矩形，或者其他形状，但该夹持平板的可旋转的一端的旋转接触点必 须在同一个轴心上，保证夹持平板的旋转开合。
4、根据权利要求2所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述磁性平板式布样夹持装置的夹持平板(1、2)的材料可以 选择金属，也可以选择非金属，但对于非金属或没有磁性的金属，上下夹持平板必须 对应镶嵌磁铁或衔铁，以保证具有相互吸引的磁力；所述磁性平板式布样夹持装置的上 下夹持平板(1、2)的中心位置分别开设的采集窗口(4)可以是正方形，也可以为其 他形状的窗口，其上安装玻璃或透明树脂等材料，并保证平板对试样的良好夹持，避 免试样有部分因悬空搁置而导致试样表面弯曲变形，并且上下夹持平板的窗口形状和 尺寸应保持对应一致；所述磁性平板式布样夹持装置的夹持平板(1、2)上的四个定位 参考点(3)，其形状、颜色和个数可以根据图像识别算法而做相应的调整，定位参 考点的主要作用是可以使得织物正面和其反面的图像，在各自的图像二维坐标下，找 到参考坐标，实现仿射对映变换，为正面的每一个像素找到其在反面图像中的对应像 素；所述磁性平板式布样夹持装置的夹持平板(1、2)上的定位参考点(3)的作用还 可以是根据两个定位参考点之间的距离来计算像素的实际空间分辨率，以及根据四个 定位参考点构成的正方形的相邻两条边的夹角计算扫描图像的空间扭曲度；所述磁性 平板式布样夹持装置的上夹持平板(1)和下夹持平板(2)之间由旋转轴结构(5)连 接，该旋转轴结构(5)包括下夹持平板上的旋转槽，上夹持平板的旋转槽，以及连接 两者的轴芯构成，上下夹持平板(1、2)可绕轴芯(15)旋转实现180度的开合；磁 性平板式布样夹持装置的夹持平板(1、2)的内外表面颜色一般设定为黑色，哑光处 理；所述磁性平板式布样夹持装置的夹持平板(1、2)上，规则排列于采集窗口(4) 四周的颜色模块(221)的个数和色彩按照国际颜色标准机构提供的标准色板来设计， 其色彩数目一般不少于16种。
5、根据权利要求1所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述的四个用来分析和测试织物的组织结构，经纬密度，纱线 颜色，纱线直径和均匀度的算法模块可以同时实现，而不是局限于一种单一功能；所 述的方法中的每一个功能模块都包括图像扫描、图像分析、数据输出三个步骤，其中 的图像为平板式扫描所获得的数字彩色图像。
6、根据权利要求1所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述的方法中涉及的织物识别模块的功能用来识别经纬纱线的 交织结构和纱线的颜色排列方式，包括两个算法结构：网格化模型和频率域模型；
其中基于网格化模型识别的步骤包括：正反面图像的对位匹配，正反面图像的网 格初始化，正反面图像的网格自适应匹配，图像的边缘提取，交织类型识别，组织点 纠错，颜色分析；
其中基于频率域模型识别的步骤包括：图像的定位裁减和匹配，双面图像的快速 傅立叶变换，峰点滤波，周期性频率点的提取，织物组织结构参数的计算和识别。
7、根据权利要求6所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述的基于频率域模型识别的方法，利用傅立叶变换技术或相 关的频谱分析技术来分析织物的数字化图像，其中包括小波变换，余弦变换等。
8、根据权利要求6所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述网格化模型是一种利用网格化模型自动识别织物组织结构 的方法：所述织物网格模型的算法包括织物双面采样和正反图象的对位匹配算法、纱 线的定位和网格模型的初始化算法、基于梯度的织物网格模型自适应调整算法、交叉 点的定义和识别、纱线组织颜色提取和利用纱线颜色进行组织纠错。
9、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述织物网格模型的主体是一个2维的平面网格，这个网格用 来存储织物的结构数据；所述网格由行和列构成，分别对应于织物的经纱和纬纱，而 且是一一对应，即织物中的每一条纱线在网格模型中都有相应的行或者列来表征；纬 纱(Wj)和经纱(Wi)分别对应于网格模型中的行(Rowj)和列(Columni)；该织物网 格模型中的每一条行或者列由一系列连续的网格元素构成，每个网格元素(Eji)对应 于织物中的一段纱线(Sji)；通过纱线的行/列以及纱线段与网格元素的对应，一个织 物样本可以用一个网格模型来表征。
10、根据权利要求9所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述网格元素(Eji)是所述织物网格模型的基本单元，织物的 结构信息都通过存储在网格元素(Eji)中的数据组来体现，该数据组包括4个方面的 信息：网格元素的类型(Type)和构造类型(PatternType)、网格元素的几何形状信 息、网格元素的颜色信息、网格元素的边缘信息。
11、根据权利要求10所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系 统和方法，其特征在于：在所述数据组中的网格元素的类型(Type)和构造类型 (PatternType)中，该网格元素的类型(Type)分两种：交叉点和非交叉点；一般纱 线段有两种类型，一种纱线段是经纱和纬纱的交叉点(Sji)，一种是非交叉点的独立 的纱线段(Sj-3，i)，这些纱线段不与其他纱线存在交叉重叠；相应的，网格的元素也 分为交叉点元素和非交叉点元素两种，其类型由对应的纱线段的类型决定；
织物的构造类型信息通过纱线在交叉点的相互位置来表达，如果某网格元素的类 型是交叉点，则对应在纱线交叉点的构造类型(PatternType)也需要记录下来：交叉 点的构造类型(PatternType)根据纱线在交叉点的相互位置分为两种，一种是纬纱在 织物正面，一种是经纱在织物正面。
12、根据权利要求10所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系 统和方法，其特征在于：所述数据组中的网格元素的几何形状信息由织物个体信息而 确定，织物的个体信息主要包括纱线的几何信息，例如扭曲，细度变化等；而在网格 模型中，一条纱线由若干连接的网格元素表示，所以通过纪录网格元素对应的纱线段 的几何形状信息，就可以存储织物中纱线的个体几何信息；此外，一个纱线段的基本 信息集合包括纱线段的位置，它可以由一个网格元素的四条边的位置(左边：Left， 右边：Right，上边：Top，下边：Bottom)和形状(高：Height，宽：Width)给出。
13、根据权利要求10所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系 统和方法，其特征在于：所述数据组中的网格元素的颜色信息在织物中的分布情况则 是通过纱线段的颜色来表达的。如果一个纱线段是交叉点，则在它的正面和反面的颜 色分别是相应的经纱和纬纱的颜色；如果一个纱线段不是交叉点，则它正反面颜色都 是相应纱线的颜色；在网格元素的数据中，一个纱线段正反面的颜色分别存储于 (Face_color和Back_color)中，(Face_color和Back_color)分别指向调色板中 的某个颜色数据。
14、根据权利要求10所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系 统和方法，其特征在于：所述数据组中网格元素的边缘信息描述其对应纱线段的四边 信息，一个纱线段是一个近似的四边形结构，包括四条边，一个纱线段的四条边的信 息可以被用来做交叉点的识别和验证：如果一个纱线段是交叉点，则它正反面的边缘 信息是不同的，在网格元素中，纱线段正反面的边缘信息分别存储在两个数据结构 (Face_edge和Back_edge)中。
15、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：在所述织物双面采样和正反图像的匹配算法中：
所述织物正反面图像的采样是利用特制的磁性平板式布样夹持装置中的一对夹持 平板(1、2)来实现的，在该磁性平板式布样夹持装置板(1、2)的采样窗口(4)的 外侧有4个贯穿结构的参考对位孔(3)，这四个参考对位孔(3)构成了一个正方形 的四个顶点；在单面采样图像中存在着4个对应于参考对位孔(3)的参考点(3)， 由于参考对位孔(3)的贯穿性构造，在任意一面的采样图像中，参考点和采样窗口的 相对位置关系是不变的；
所述织物正反面的匹配是通过参考对位孔(3)来实现的，首先相对于磁性平板 式布样夹持装置板的黑色背景，白色的参考对位孔(3)具有明显的颜色特征，可以非 常容易的被识别和定位，并计算出参考点的中心点坐标。然后，以四个参考对位孔 (3)为基准，对正反面图像分别进行仿射变换，变换后的矩形图像中，4个参考点分 别位于图像的四角的顶点上，最后一步是对正反面图像进行同比例变换，使得正反面 图像具有相同的尺寸，经过以上3步之后，正反面图像的参考点正好重合，图像获得 匹配。
16、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：在所述纱线的定位和网格模型的初始化算法中：
织物网格模型是建立在与织物的纱线一一对应的关系上的，所以，建立网格模型 的关键在于正确的检测织物中纱线的数量及位置；
为了检测织物中的纱线，本方法提出一种基于Hausdorff距离的模板匹配算法： 针对融合图像中经纱和纬纱的特征，分别设计了2个模板，经纱模板内含两条垂直的 平行线，纬纱模板内含两条水平平行线，纱线模板的设计是针对融合图像边缘图中纱 线的平行线边缘特征而定制的，纱线的检测和定位可以归纳为以下几步：
a.从织物的正反面采样图获取融合图像；
b.利用Sobel水平垂直边缘检测算子获取融合图像的水平及垂直边缘图；
c.采用浮动窗口在以任意点为中心在垂直(水平)边缘图中与经纱(纬纱)模板 同比例采样，并对采样窗口作直方图比例二值化计算。二值化后的窗口采样结 果与经纱(纬纱)检测模板计算Hausforff距离，所得数值为该采样窗口中心 点的匹配值；
d.对垂直(水平)边缘图的每一点利用步骤3的方法求得与经纱(纬纱)模板匹 配的匹配值；
据此可以给出了基于模板匹配的纱线(经纱)提取的结果图，具有纱线平行线边 缘特征的区域被明显的强化，纱线区域呈现明显的条状分布；考虑到经纱和纬纱分别 对应于垂直和水平方向，还可以对经纱和纬纱的提取结果图分别作沿垂直和水平方向 的匹配值累加直方图；在匹配值累加直方图中可以清楚地观测到波峰点和纱线的一一 对应关系。在对累加直方图作波峰分隔以后，可以确定经纱和纬纱在水平或垂直方向 上的平均坐标值；
最后，以纱线的平均坐标值为基础对网格模型进行初始化并给出网格初始化结 果图：在网格的初始化结果中，每条行或列都是以直线表示的，这是因为网格初始化 数据采用的是纱线的平均坐标，可是这个网格形态显然不能够表示织物的实际形态， 织物中纱线的扭曲和系度变化等情况不能够从这个结果中观察到，所以，必须在这个 初始化基础上对网格进行调整。
17、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：在所述的基于梯度的织物网格模型自适应调整算法中：
网格模型调整的目的是使得网格模型的行和列完全的织物样本中的纱线的几何形 状重合，网格调整的方式是以网格元素为单位，移动每个网格元素的四条边，使之覆 盖于相应的纱线段的边缘之上；
把融合图像的边缘图看作一个方程I(x，y)，其中I的取值域为点集坐标，其数值 为相应点的灰度值，就可以获得边缘图的梯度信息；在边缘图中，每个点的梯度方向 总是指向邻近局部灰度最大值的点，局部灰度值最大点总是边缘点，于是，网格元素 的边线所在点的累加梯度方向就指出了该边线的移动方向，而梯度累加值则是该边被 梯度牵引的力度大小；
网格模型的调整可以被看作是一个求物理系统能量能量最小化解的过程，在网格 调整过程中，网格的边线要与相邻边线保持适当的距离，并且与相接边线保持连贯 性，如果把网格模型看作一个弹簧系统，那么这些控制信息可以被表示为网格模型中 任意连接点对之间的弹簧弹力，在初始状态中，网格弹簧处于非变形状态，作用于网 格边线的梯度力是该物理模型的外部作用力，而相邻点之间的弹簧力是内部作用力， 网格模型的调整过程就是内力和外力作用于网格之上并达到平衡的过程，而其结果就 是网格模型能量最小化解。
在调整之后，可以观察到网格的每一个元素的边线都调整到了正确的位置，相应 地，纱线的几何形状也得到了正确的表达。
18、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：在所述交叉点的识别算法中：
在网格模型中，一个交叉点由一个四边形表示，四边形的四条边线的强度决定于 交叉点的类型，同样的，由交叉点的强度可以推导出交叉点的类型；
假设在一个理想状态下，交叉点边线的强度分为两种状态：0或者1。那么交叉 点的类型可以被划分为8个类型，在这里，纬纱和经纱交叉点分别被细化为4个子类 型；
在实际情况中，交叉点边缘的强度不是表示为绝对的0或1，而是表示为相对较 强或者相对较弱，那么交叉点的划分就成为一个经典的K-划分问题。这个K-划分问题 具有4个输入数据和8个输出状态。这个K-划分问题可以通过一个简单的4输入8输 出的反向传播人工神经网络解决；
对于表示一个织物的组织结构，2类交叉点划分已经足够，把交叉点细化为8个 子类型的原因是利用交叉点的邻接关系来对交叉点识别结果进行纠错；例如，对于一 个纬纱做开交叉点(type 1：weft left open)，与之相邻的右边交叉点只有两个可 能：纬纱右开交叉点(type 2：weft right open)和纬纱左&右开交叉点(type 3： weft left & right open)；利用交叉点邻接信息进行纠错有两个准则：a.一个纬纱 交叉点背面必须是一个经纱交叉点；b.一个交叉点与相邻接4个交叉点的关系必须符 合交叉点邻接关系图则中给出的关系，基于这两个准则，部分的交叉点识别错误可以 获得纠正。
19、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：在所述颜色纱线组织的提取和利用颜色信息纠错算法中：
颜色纱线组织提取包括3个步骤：a.获得颜色调色板信息，即获得织物中颜色的 数量和参数；b.确定每条纱线的颜色；c.利用纱线的颜色信息纠正交叉点分类的错误；
a.提取颜色织物中颜色的信息是一个颜色聚类问题：此处提供的是基于直方图墒 值划分的自适应颜色聚类，按照颜色的亮度，色度，饱和度三个坐标轴循环对存在于 一个织物中的所有颜色点进行空间划分，直到达到稳定状态，不存在继续划分的可能 为止，这个算法划分而出的颜色类数量作为调色板的尺寸，颜色类的平均参数作为调 色板颜色的参数；
b.纱线颜色的确定是一个颜色匹配问题，纱线的几何结构可以从织物的网格模型 获得，从而可以从每条纱线包含的所有颜色点参数统计出纱线颜色的平均参数，纱线 颜色的平均参数与调色板中的每个颜色进行匹配，则颜色的纱线决定为与每条纱线的 颜色参数最相似的调色板颜色；
c.如果构成一个交叉点的两条纱线的颜色是不同的，则该交叉点的类型可以通过 纱线的颜色判断，如果一个交叉点正面的颜色接近于纬纱的颜色而同时背面的颜色接 近于经纱颜色，则该交叉点为一个纬纱交叉点，反之，则该交叉点为一个经纱交叉 点。如果在交叉点分类中得到的结果与根据颜色信息分类的结果相矛盾，则我们以根 据颜色分类获得的结果为准。
20、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述网格化模型根据织物组织的排列特点，还需要建立织物组 织的表面纹理模型，其中包括对起伏波纹的定义和描述起伏波纹的特征参数以及基本 组织的表面纹理模型，所述起伏波纹定义为织物的表面规则分布着许多组织点，组织 点在某一方向上顺序连接形成规则的组织线，组织线与组织线平行排列形成条纹，描 述起伏波纹的指标为波长λ和取向角θ。
21、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述网格化模型根据织物组织的排列特点，还需要建立织物组 织的频谱模型，其中包括对空间域和频率域的对应关系的分析，以及对织物组织的频 谱模型的分析；
通过二维付立叶变换技术，可得到图像对应的二维频谱图，从而方便地提取图像 的空间频率信息；织物图像反映了织物的表面形态，它在经向和纬向上，具有周期性 变化的灰度分布，包含经纬纱排列的密度信息，这是利用付立叶变换技术的物理背 景；x，y为空间域的坐标分量，u，v为对应频率域的频率分量，(ux，v1)，(u2，v2)为经纬 纱对应的空间频率点，d1，d2为理想状态下的经纬纱的间距，即经纬纱的周期，可以推 出：d1＝N/u1，d2＝N/v1；织物在不同的方向形成不同的起伏波纹，每一起伏 波纹在傅立叶变换后都会有相应的频率点，频率点在频谱图中的位置与起伏波纹的周 期有关，因此只要将相应的频率点的位置确定，起伏波纹的周期即可得到。所以基于 起伏波纹的频率点可以建立织物组织的频谱模型。
22、根据权利要求21所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系 统和方法，其特征在于：依据所述网格化模型的织物组织的频谱模型，通过对缎纹织 物的谱分析，可以推导出在对应频谱图上主要的峰点的坐标值，此外，在主峰点与原 点的连线方向上还有等间距分布的峰点，这些是主峰点的谐波成分，谐波峰点的坐标 是主峰点坐标的整数倍，因此也可得到它们的坐标值；根据推导求得的所有峰点的坐 标值，在频率域得到以下公式，(其中：a为经纱间距，b为纬纱间距，R为组织循环 数，Sj为经向飞数，Sw为纬向飞数)：横坐标相同的两相邻频率点的间距为：dv＝N/b； 纵坐标相同的两相邻频率点的间距为：du＝N/a；横坐标之差最小的相邻两点的横坐 标之差为Δu1＝N/Ra；纵坐标之差最小的相邻两点的纵坐标之差为：Δv1＝N/Rb； 在u的正方向上，纵坐标之差最小的相邻两点的横坐标的差为：Δu2＝(R-Sj)·Δu1； 在v的正方向上，横坐标之差最小的相邻两点的纵坐标的差为：Δv2＝(R-Sw)·Δv1。
23、根据权利要求21所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系 统和方法，其特征在于：所述网格化模型的织物组织的频谱模型，针对织物图象的分 析过程为利用快速傅立叶变换得到织物的功率谱图象的过程，对得到的功率谱象进行 图象预处理，峰点滤波，提取功率谱图象的特征频率点信息，从而得到织物的结构信 息，测量织物的经纬密并分析织物的结构类型。
24、根据权利要求23所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系 统和方法，其特征在于：运用峰点滤波的算法，得到对应于经纬纱结构的峰点，首 先，作出功率谱图像的直方图，观察它的灰度分布，取其最高点的灰度作为阈值t，消 除雪花状背景点，令g(x，y)为功率谱图像，峰点是某个局域内灰度值最高的像素点； 因此，可以用邻域最大值的算法，确定峰点，令max为功率谱图像g(x，y)的9×9方形 或八边形邻域内灰度的最大值。
25、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述网格化模型的织物组织的频谱模型还包括织物结构的特征 提取算法，具体步骤：寻找坐标原点O，建立u-v直角坐标系；以O为圆心，寻找横坐 标最接近u轴的峰点A，纵坐标最接近v轴的峰点B，并分别求出OA与u轴的夹角 α，OB与v轴的夹角β，α代表实际经纱相对垂直正方向的倾斜角，β代表实际纬纱相 对水平正方向的倾斜角；以O为圆心，从u正方向开始由内而外逆时针扫描，如有峰 点出现，记录其坐标值，并计算峰点与原点的沿实际经纱方向的垂直距离，峰点与原 点的沿实际经纱方向的水平距离；统计六个指标参数，其中凡是原点到峰点的方向与 u，v正方向一致的距离为正向距离，标记为正号，否则为反向距离，标记为负号。
26、根据权利要求8所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述网格化模型的织物组织的频谱模型还包括对织物的组织类 型的判断准则，织物的组织类型根据组织循环数R，经向飞数Sj，纬向飞数Sw，就可 以判断织物的类型，其判断准则如下：组织循环数R＝2，为平纹织物；飞数 Sj＝Sw＝1，且R＞2，为 右斜纹或 左斜纹；飞数Sj＝Sw＞1，且R＞2，为 左斜纹或 右斜纹；飞数Sj≠Sw，且R＞2，为缎纹组织R枚Sj飞纬面缎或 R枚Sw飞经面缎。
27、根据权利要求1所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线分析系统 和方法，其特征在于：所述的经纬密度模块的主要功能是测量纱线在经纬两个方向上 的排列密度，基本步骤包括：特征角近似判断，对应经纱和纬纱的频率点的校准，纱 线边缘的提取，单面图像的快速傅立叶变换，经纬纱线的密度计算。
28、根据权利要求1至27中所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线 分析系统和方法，其特征在于：所述的经纬密度模块根据关于织物的频率域模型的描 述，可以得到一个关于织物密度的普遍定理(FDP定理)：在织物图像的Fourier频谱 中，水平/垂直方向上能量最大点(密度点)的水平/垂直坐标等于织物图像中经纱和 纬纱的数量；
由FDP定理获得的织物密度结果往往会受到3各因素的影响：织物的扭曲，织物 的颜色和复杂织物的组织构造，在此提出一种织物密度的测量方法，可以有效的去处 前两种影响因素；
在FDP定理的应用中，总是假设织物的经纬方向分别对应于垂直和水平方向，在 这种理想状况下，在织物的Fourier频谱中，可以检测到2个能量最大的特征角度， 这两个角度分别为0度和90度角，则沿该两个方向上的能量最大点分别确定为经纱和 纬纱的密度点，经纱和纬纱的数量可以从密度点的水平/垂直坐标推导获得；
在实际织物扭曲存在的情况下，在织物的Fourier频谱中检测到的两个能量最大 的特征角往往偏离于0度或者90度，在这种情况下，对检测到的两个特征角进行近似 判断，可以认为，距离0度最近的特征角对应于经纱方向，而距离90度最近的特征角 对应于纬纱方向，此时，沿特征角方向提取到的密度点才是正确的经纬纱密度点，是 用特征角近似判断的；
应用FDP定理的另一个假设是，在Fourier频谱中，密度点对应的是空间织物中 最强烈的周期性结构，也就是经纱和纬纱重复而造成的周期性结构；如果织物是彩色 的，并且颜色纱线的组织也呈现周期性结构，则对于密度点的提取会造成影响，这是 因为，在织物的空间信息中，往往颜色的周期性信息的强度要远远大于底层的纱线周 期性信息，因此，沿特征角方向提取出来的能量最大点所对应的往往是颜色的周期性 成分，而不是纱线；
织物中边缘图信息的稳定性是很强的，虽然边缘的强度也会受到颜色的影响，可是 相对于灰度图是相对稳定的，因此可以利用织物的边缘图来替代织物的灰度图，并应 用FDP于边缘图的Fourier频谱；利用边缘图可以大大的加强纱线周期性成分的强 度，同时抑制颜色的周期性成分的强度，但是这个结果对于密度点的提取的准确度还 没有完全的提升；
边缘图在一定程度上也会受到颜色的影响，从而造成边缘的强度随颜色的周期性 变化而变换，影响FDP原理的准确度；为了克服这个因素，本方法提出以边缘图的二 值化结果来替代边缘图，边缘图的二值化采用的是基于直方图比例分割的窗口二值化 算法，这种方法可以提升局部边缘的强度信息，同时抑制全局性颜色周期性信息，应 用FDP于边缘二值化图像的Fourier频谱，可以看到，纱线周期性成分得到了明显的 加强，而颜色的周期性成分得到了很好的抑制，纱线的密度点可以准确的提取。
29、根据权利要求1至27中所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线 分析系统和方法，其特征在于：所述的纱线的颜色分析模块的主要功能是测量纱线的 颜色信息，涉及两个主要的步骤：颜色校准和颜色测量，本发明将标准的色板排列在 试样的四周，可以通过同一幅图像完成上述两个步骤，保证了颜色测量的一致性；
纱线的颜色分析是基于特制的内嵌标准颜色板的磁性平板式布样夹持装置进行 的，在特制磁性平板式布样夹持装置的夹持平板(1、2)四周内嵌了24个标准色板， 标准色板采用的是ColorCheckerTM的通用颜色色板；标准色板的颜色参数是已知量， 利用这些标准的颜色色板提出了一种基于标准色的颜色校正算法，这个算法可以保证 采样的纱线颜色准确性以及多次采样的一致性；
利用数字传感器采集的颜色可以通过标准颜色来加以校正，数字采样设备，例如 扫描仪的传感器的数学模型可以表达为：
${\mathrm{RGB}}_n=\{R_n,G_n,B_n\}=r_n·S=r_n·{\left(\begin{array}{c}{s}_r\\ s_g\\ s_b\end{array}\right)}^T,$
其中，矩阵S包含数字传感器对于不同波段光谱的迷感度，rn是标准颜色的反射 光谱，RGBn是扫描仪的实际输出，而标准颜色在CIEXYZ空间中的实际数值的计算方法 为：
${\mathrm{XYZ}}_n=\{X_n,Y_n,Z_n\}=r_n·L=r_n·{\left(\begin{array}{c}{l}_x\\ l_y\\ l_z\end{array}\right)}^T,$
其中3×3矩阵L包含CIEXYZ颜色转换的匹配参数，则颜色的矫正问题取决于找到 一个连续的映射参数矩阵A，该矩阵描述了从扫描颜色到标准CIEXYZ颜色空间的转换参 数：
XYZ′＝{Xn′，Yn′，Zn′}＝A·{Rn，Gn，Bn}T，其中 $A=\left(\begin{array}{ccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\end{array}\right).$
由Vrhel and Trussel提出的映射矩阵A的计算方法来寻找一个转换Ascan，其 中：
$A_{\mathrm{scan}}=\arg \left(\underset{A}{\min }\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\right||{\mathrm{XYZ}}^{\prime }-\mathrm{XYZ}|\left|\right),$
||.||2为CIEXYZ空间中的距计算算子，实验证明，利用最小二乘法估计获得映 射矩阵A来进行颜色映射造成的颜色偏差是等价与由于颜色的反射光谱差异而造成的 误差，这也就是说，利用标准颜色来以及上述方法所做的颜色校正得到的纱线颜色数 据是完全正确的。
30、根据权利要求1至27中所述的基于双面扫描和数字图像处理的织物和纱线 分析系统和方法，其特征在于：在所述的纱线直径和均匀度模块中，纱线骨骼化中心 轴提取和内接圆测量技术被用来表征纱线直径和均匀度：
纱线直径和均匀度模块的主要功能是测量纱线的直径以及其均匀度，主要步骤包 括：纱线图像的采集，纱线图像的分割，纱线中心轴的确定，沿纱线中心轴逐点测 量，纱线直径的平均值；
以图像处理技术测量纱线直径的方法是把在三维空间中测量纱线的直径转换为在 二维图像平面上测量纱线侧影射面的宽度；
本方法包括三个步骤：首先获得纱线侧面影像；然后在图像中分离出纱线体，并 以几何方式描述纱线体的形态；最后利用纱线体的几何描述计算纱线的平均宽度；
纱线侧面影像的采样是利用特制的磁性平板式布样夹持装置完成的，因为纱线颜 色的变化，本方法采用了两种不同的背景色板，其中黑色的背景色板用来采样浅色纱 线，白色的背景色板用来采样深色纱线，利用不同背景色板的优点在于可以有效的增 强纱线体和背景色之间的对比度；
利用不同的背景色板，纱线体和背景色的分离问题更易于解决，在采样图像的灰 度累加直方图上，可以清晰的辨认出对应于背景色的波峰，因为背景色点的数量在图 像中占有绝对的优势，所以在累加直方图种对应于背景色的波峰是最显著，而且与其 他颜色的波峰的高度存在明显的差距，因此可以准确地对累加直方图进行波峰划分， 从来获得图像二值化的动态阈值，以此动态阈值为参考，对纱线的采样图像进行二值 化，可以有效的分割纱线体和背景色；
中心轴转换是一个在图像中提取实心物体集合形态的有效工具，中心轴转换方法 为：一个物体的几何形态可以被表示为一系列与物体边界双切的圆及其圆心的轨迹， 对于纱线体而言，圆心的轨迹表示的是纱线的中心轴，而圆的直径则是纱线在其圆心 处的宽度；
中心轴转换可以通过形态滤波的腐蚀算法实现，腐蚀算法从纱线的外侧开始，在 保持中心轴连续的前提下，顺序的腐蚀掉纱线体，当纱线没有办法被进一步腐蚀的情 况下，残余的纱线体部分就是纱线中心轴，而中心轴上每个点接触到腐蚀面时所经历 的腐蚀次数则为其半径；
在取得纱线体几何形态的中心轴表示方法之后，纱线的宽度可以通过对中心轴上 各点对应的圆的直径累加并求平均值获得。