Integrated Computer Vision and Soft Computing System for Classifying the Pilling Resistance of Knitted Fabrics

Fabric pilling is one of the important properties that affect fabric appearance. The testing of fabric pilling using the standard methods available, however, depends on subjective sample evaluation. Objective fabric pilling evaluation using image processing techniques comprises four main stages that include binarisation, segmentation, quantisation, and classification. Literature on the topic focuses only on one or more of these stages while there is a growing need for an integrated system that combines the most effective techniques of each stage and introduces them in a way that does not depend on the subjective evaluation of human operators. This work tries to tackle this problem and creates an integrated system for classifying the pilling resistance of knitted fabrics. The system introduced a new method for generating an image library based on photographs of the EMPA Standards to allow the training and testing of a soft-computing classifier. The method suggested was tested using knitted samples of different structures and colours and the results show their high robustness performance. The quantitative pilling classification produced from the system suggested shows high agreement with the subjective operators’ evaluation with a Spearman’s correlation coefficient of +0.85.

Dotychczasowe metody oceny pilingu zależą od subiektywnej oceny oceniającego. Obiektywne oceny pilingu za pomocą analizy obrazu zawierają cztery główne stadia: binaryzację, segmentację, kwantyzacją i klasyfikację. Dostępna literatura podaja na ogół omówienie tylko jednego lub więcej z czterech stopni, natomiast istnieje potrzeba zintegrowanego systemu, który umożliwiałby ogólną ocenę bez subiektywnej ingerencji oceniającego. W pracy postarano się rozwiązać ten problem i stworzono zintegrowany system dla klasyfikacji odporności na piling. System zawiera bazę zdjęć różnych struktur poddanym różnym etapom pilingu. Wyniki uzyskiwane z opracowanego systemu klasyfikacji są w dużej mierze zgodne z wynikami podawanymi przez etatowych subiektywnych klasyfikatorów.