基于自适应小波变换的织物密度测量

应用自适应小波变换技术以实现机织物密度的自动测量。先运用Wiener2和直方图均衡技术对织物图像进行预处理,增强图像的纹理特征;接着选取自适应小波技术对织物图像进行分解;再对分解得到的子图像进行二值、平滑等后处理;最后通过分析后处理图像的经纬纱线信息得到织物密度。试验结果证明,运用该方法能够准确测量3种基本组织的织物密度,是一种行之有效的方法。另外,还简要介绍了自适应小波的构造技术。     

基于MATLAB的机织物密度自动检测

对机织物用MATLAB语言进行图像处理，实现机织物经纬密度自动检测进行了研究。提出用小波变换对机织物图像进行分解和重构，将机织物经向和纬向信息分离出来，再对变换后的图像进行二值化和平滑处理。得到与背景完全分离的纱线分布信息，自动计算出机织物的经纬密度。经实验验证，所得结果相对误差为3‰，准确度较高。     

用小波变换法自动测量机织物经纬密度

研究用小波变换方法对机织物图像处理,实现织物经纬密度的自动测量,提出了确定小波分解层次的方法,对分解图像进行二值化和平滑处理的方法,实验证明用coiflets小波处理织物图像是有效的。     

机织物组织点的自动识别研究

探讨了一种杌织物组织点的自动识别方法.先利用滤波窗口从水平和垂直两个方向分解织物图像,经过合理的二值化和数学形态学处理,确定组织点的位置;再利用每行(列)纱线的平均灰度变化及单个组织点图像经纬向纹理特征,判断组织点类型,输出机织物的组织图.通过对平纹、斜纹和缎纹3种基本组织不同试样的试验,结果表明该方法可以自动识别出机织物组织点类型.     

织物组织识别中组织点坐标的确定

织物组织点坐标的确定,是组织识别研究中非常重要的一项内容。通过使用扫描仪获取织物原始图像的透射图像,可以先对透射图像进行二值化和Sobel边缘检测处理;然后通过一定的算法,确定经纬纱线的位置,求出织物经纬组织点的准确坐标,从而为下一步的织物色纱排列和织物组织自动识别奠定基础。另外,还派生了一种测量织物密度的新方法。     

基于小波滤波的机织物纱线排列与密度检测研究

为了改善传统人工检测纱线排列及其密度的效率,提出一种机器视觉的检测方法。首先对织物图像进行小波分解,求得垂直图像分量并对其进行Radon变换以求取织物图像校正角度。重点研究经纬纱线投影曲线的小波分解和长度对数阈值的规则滤波,以此来获取经纬纱线的位置定位。最后,对识别结果进行直观比较与统计学上的配对样本t检验,并进一步提出了纱线间距异常值判别法则。结果表明:该方法能较好地适用于机织物纱线排列关系及其密度的机器视觉判别。     

基于卷积神经网络的机织物密度均匀性检测

针对目前基于机器视觉的机织物密度自动检测时织物检测视野小、精度低、品种适应性差的问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的检测方法.首先设计了一套离线图像采集系统连续采集织物图像,并建立一个包含详细织物参数的织物图像数据集;然后采用一种具有不同大小局部感受野的多尺度卷积神经网络适应不同大小的织物结构特征,定位纱线位置;最后...     

机织物图像的高精度纠偏及效果验证

为解决织物图像采集过程中出现的倾斜现象,从织物本身的纹理特征出发,根据织物图像中纱线的间隙方向与纱线一致性的原理,提出一种新的织物图像偏斜纠正方法,对纱线的间隙进行倾斜纠正,实现了整幅织物图像的有效纠偏。并利用织物图像行投影亮度离散度与纠偏角度之间关系及织物纬纱密度测量的结果,对纠偏的效果进行了验证。实验结果表明,0.05°的纠偏精度可以达到理想的效果,可为后续织物密度的自动识别及织物组织的识别奠定基础。     

应用纱线序列图像的电子织物构建

为检测纱线条干均匀性对织物外观的影响,在纱线条干图像测量的基础上,提出了一种基于纱线序列图像的电子织物的构建方法。通过建立织物组织变化模型和光照模型,将纱线直径值与基元组织点外观灰度纹理分布相结合,构建电子织物外观数学模型。实验中通过将采集的纱线序列图像进行图像分割和形态学运算等处理,获取纱线直径数据,代入到构建的织物外观数学模型中,实现基于纱线序列图像的电子织物的模拟并且相关参数可调。通过选择合理的织物结构参数,提出的电子织物模型能够真实的反映纱线条干均匀性对织物外观的影响,准确预测布面效果。     

基于平滑滤波和分水岭算法的重组织织物图像分割

针对带有重组织的织物图像特点,提出了一种根据纱线颜色进行图像分割的方法。首先将织物图像转化为Lab颜色模式,采用混合中值滤波算法滤除扫描噪声;其次通过设置色差容许值改变高斯权值的平滑滤波算法进行滤波,去除织物图像中的重组织阴影和同颜色纱线纹理,保留纱线颜色特征;然后提取织物图像的色差梯度,通过分水岭算法进行图像分割,获得区域标记图像;最后将颜色相近的分割区域进行合并,得到织物图像的分色索引图像。实验结果表明,提出的算法可以对重织物图像进行较为准确地分割。     

基于Radon变换和能量曲线的机织物密度检测

探讨基于Radon变换和能量曲线的机织物经密纬密自动检测方法。针对在经密纬密测量中织物倾斜和小波最优分解级数确定的问题,通过图像预处理,采用Randon变换对图像进行校正处理,根据二维小波变换输出的细节分量绘制能量曲线确定小波分解级数的方法,确定最优分解级数,并对织物重构图的垂直分量和水平分量进行优化,从而精确计算织物经密纬密。与人工测量相比,计算机测试织物密度的相对误差在1%左右。认为:本研究方法能够满足自动准确测量织物密度的要求。     

基于纱线形态扫描法的织缩率测算

为改善手工测量方法的不足,提高测算的效率和精度,采用纱线形态扫描法测量织物中纱线的实际长度,从而计算织物的织缩率,并与传统的手工拆线法做比较。实验利用计算机图像处理技术结合Otsu基本原理对扫描图像进行二值化处理,然后使用计算软件MatLab对图像中提取出的数据进行函数拟合,最后采用定积分的方法计算出所获得的纱线扫描图中的曲线长度。结果表明：2种方法的测量结果非常吻合;纱线形态扫描法对织物中纱线的测定具有快速、简便和准确的特点。     

纯棉织物的透气性能测试分析

以纯棉纱线为原料,设计了平纹、斜纹、缎纹、经重平及蜂巢五种不同组织、密度的织物,并通过全自动剑杆打样机织成25块不同织物样品;分别对这些样品进行透气性能测试和分析,以探析织物的组织、密度与其透气性能的关系。     

基于机器视觉的弦振动纱线张力非接触检测系统

为提高运动纱线张力检测精确性,解决接触式测量引起的摩擦力误差、断头等织物问题,采用振动频率和图像处理方法来分析纱线张力,设计一种基于机器视觉的纱线张力非接触检测系统。检测系统由纱线传送装置、工业线阵相机、白色线光源、伺服控制电动机、张力传感器组成。根据弦线悬链性理论建立纱线运动模型,结合纱线图像处理算法,寻找纱线图像上边界作为特征线计算其张力,结果表明：通过像素折算出的振动频率与实际张力拟合优度达0.99,在张力区间为5～30 cN以内,视觉系统测量值与张力传感器测量值相对误差率在±10%左右,非接触检测系统检测精度满足生产要求,避免了接触式测量存在的易磨损、稳定性较差等问题。     

织物组织对双层结构提花窗帘织物遮光性的影响

为研究组织结构对织物遮光性的影响,选用涤纶丝为经、纬纱原料,试制了3大系列25种双层结构织物,并进行遮光性能测试,探讨了织物组织类型、组织循环数、接结点分布、背衬组织对装饰织物遮光性的影响规律。结果表明:纱线排列密度及线密度相同时,织物平均遮光率与组织循环数呈正相关,组织循环数大于8后,织物遮光性趋于一致。组织循环数相同的不同组织织物,其遮光性大小排序为缎纹类斜纹类平纹类。认为提花窗帘织物的接结点应均匀分布,保证表里双层布面平整,背衬组织宜选用缎纹组织。     

基于图像光影重构的缎纹影光织物明度预测方法

为更准确获取缎纹影光组织织物的明度值,提出一种基于织物图像光影重构的明度预测方法。将织物图像分离为经纬图形层、阴影层和材质层,计算3层中不同因素的相对面积率,并赋予各图形面积以实际经纬纱线明度值,采用明度相加重构织物图像明度值,再将重构明度与织物实际测色数据进行拟合分析。选择经纬图形、投影和杂点面积率为自变量,建立经、纬两向加强织物的明度预测回归模型,并随机选取样本检验模型精确度。结果表明:经纬图形层重构明度与织物实测明度的接近度为0.15,依次增加阴影层和材质层明度,则接近度从0.76提升为0.89;模型预测的织物明度总体相对误差在±4%以内,预测结果可为影光组织织物设计提供参考。     

应用图像空域法的针织物密度在线测量

人工测量针织物密度的方法存在耗时、不能连续测量的缺点,且离线测量也无法满足针织物密度在线控制要求,为此,提出一种基于空间域对针织物图像处理得到其密度的方法。在针织物二值化图像基础上,根据针织物纹理特点提取出表征织物横密的纱线后,应用改进的Hough变换检测得到图像中针织物的横纱数目;而后根据横纱提取每行线圈,采用核密度估计对针织物线圈间距的统计量进行密度估计,得到标准的线圈间距,进而计算得到图像中横向平均线圈数;再通过换算计算得到针织物的密度。实验验证结果表明该方法是有效的。     

不同组织结构导电织物的导电性能分析

文章为了探究导电织物组织结构及经纬密度对其导电性能的影响,使用导电纱线分别制成平纹、斜纹、缎纹三种不同组织结构的织物,测试三种织物的导电性,并将测试结果转换为相同经纬密度下的电阻。试验结果表明:经密比纬密大时,纬向测得的平均电阻高于经向;交织点越多的面料其电阻值越大。     

缎纹织物按压过程的有限元仿真

使用PRO/E 5.0建立了缎纹织物的三维细观几何模型,借助有限元软件ANSYS Workbench的静态结构模块模拟了缎纹织物的按压过程,分析了织物受力压缩后的变形情况。仿真结果展示了按压过程中纱线伸直、拉伸变形、纱线滑移以及形成的织物四棱锥的变形区域。     

织物经纬密度自动测量实用技术:1.测量方法

为克服单一图像处理技术在检测高紧密、歪斜变形、绒面和结构不均匀等织物的结构参数时存在的困难和低精度问题,提出一种自动测量机织物经纬密度的新方法。运用力学拉伸矫正和清晰化与图像处理的组合技术快速测定机织物的经纬密度。研究证实,基于组合技术的纱线排列密度图像测量算法易实现,且对织物结构的图像识别具有普适性,可标准化和实用化。