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Image-Based Analysis of Seed Coat Fragments in Cotton Fabrics

机译：基于图像的棉织物种皮碎片分析

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Seed coat fragments (SCFs) in cotton fabrics are defects that negatively impact the value and quality of cotton if they are visible. Te ability to accurately and rapidly count SCFs is important to efcient quality control and for research into improved cotton wet processing. Innovative scouring/bleaching using N-[4-(triethylammoniomethyl)benzoyl]butyrolactam chloride (TBBC) under neutral conditions produces satisfactory whiteness, but inferior performance in SCF removal. In this study, an image-based program was developed to quantitatively analyze SCFs based on their appearance on bleached cotton fabrics. With optimized thresholds, the program was capable of counting SCFs in fabric images semi-automatically, with a diagnostic sensitivity of 94.7% and an accuracy of 94.1%. Compared to the conventional method, image-based counting gave high accuracy and sensitivity.
机译：棉织物中的种皮碎片（SCF）是缺陷，如果可见，则会对棉花的价值和质量产生负面影响。准确，快速地计算SCF的能力对于有效的质量控制和改进棉花湿法加工的研究非常重要。在中性条件下使用N- [4-（三乙基氨甲基甲基）苯甲酰基]丁内酰胺氯化物（TBBC）进行创新的精练/漂白可产生令人满意的白度，但去除SCF的性能较差。在这项研究中，开发了一个基于图像的程序，用于根据漂白棉织物上的外观定量分析SCF。通过优化的阈值，该程序能够对织物图像中的SCF进行半自动计数，诊断灵敏度为94.7％，准确度为94.1％。与常规方法相比，基于图像的计数具有较高的准确性和灵敏度。

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