1、项目基本情况：
纤维形态学参数对纤维分析有着至关重要的作用，然而在纤维形态学参数的测量 中面临着许多问题。就采集的纤维图像来说，只有单根纤维的形态学参数才是我们需 要的，然而纤维溶液中的杂质、镜头附着的灰尘和凝集成团的纤维都会出现在采集的 图像中，对以图像为基础的纤维测量造成巨大的影响，也是纤维测量不精确的根源。 因此要得到纤维 的精确参数，就必须将单根纤维识别出来再进行计算。传统的纸浆纤 维形态参数计算方法，通常是对所有轮廓的面积或周长特征量进行提取，然后依据经 验来区分纤维，而有些纤维团的特征和单根纤维的特征差别并不明显，因此传统的计 算方法计算量大且计算不精确。本项目目的是克服传统纸浆纤维形态参数计算方法的 不足，提出一种基于轮廓面积和轮廓细化的纸浆纤维形态参数计算方法。
2、核心技术指标：
可有效检测纤维长度、粗度、扭曲度等纤维形态参数。
3、产业上下游情况：
采用基于机器视觉的显微系统成像测量方案，可用于纸张质量分析检验实验室及 相关仪器生产商的产品研发及改造。
4、技术转化所需条件：
根据应用实际情况协商
齐鲁工业大学电子信息工程学院（大学物理教学部）
李庆华 副教授
一种基于轮廓面积和轮廓细化的纸浆纤维形态参数计算方法，ZL201510722646.5， 2019.4.12，专利有效
实验室阶段
合作开发
18663760168
