基于嗅觉神经网络的织物组织识别

针对织物组织的多样性及其组织图像处理易受噪声干扰的问题,提出一种基于嗅觉神经网络的织物组织识别方法.在生物嗅觉神经网络建模技术的基础上,根据激励响应关系调节KIII模型输入电压,将采集的织物图像在X和Y方向投影,计算其组织点大小,然后重排组织点,将重排结果运用上述KIII模型识别.样本数据验证表明:所建模型对平纹、缎纹...     

功率谱分析在机织物组织纹理识别中的应用

将功率谱应用到织物组织识别中,用功率谱及相关函数对织物图像进行处理,得到织物图像的功率谱曲线,从曲线的峰值中提取织物表面的方向性信息,得到织物经纬密度,并进一步确定织物组织的经纬纱特数、飞数和经纬纱循环数,最后得出织物的组织点属性.实验证明这种方法实际可行,对织物组织的计算机分析、识别及进一步的应用研究有重要的理论和实际意义.     

基于Tamura纹理特征的织物组织识别算法

针对目前织物组织的识别主要依赖人工而导致效率低下的问题,研究并设计了一种基于Tamura方向度纹理特征的织物组织识别算法。该算法通过将Tamura纹理特征中的方向度、形态学运算以及高斯模糊有机结合,成功生成经纬组织点分布图以实现织物组织识别。通过计算织物组织图的Tamura方向度特征值提取了纹理信息,利用纹理信息结合数字图像处理技术获得组织点分布。实验证明,针对具有较强纹理信息的织物组织,特别是经纬纱线颜色相近的织物,该算法能够很好地实现识别效果。     

基于图像处理技术的织物组织识别研究现状

总结基于图像处理技术的织物组织识别研究现状。在织物组织识别过程中,特征参数的提取和织物组织的识别是关键问题。针对这两个问题,概括和分析了近年来国内外研究人员的研究成果,包括基于频率域的傅立叶变换和小波变换、基于空间域的灰度共生矩阵、自相关函数、基于神经网络的方法和基于聚类分析的方法等;总结了当前织物识别研究中存在的不足。认为:基于图像处理技术的织物组织识别方法是建立在客观评价基础上的,具有准确、快速、效率高等优势,在纺织品检测领域具有良好的发展前景。     

基于意匠图的机织物组织自动分析

为从织物意匠图中识别出基本组织,提出基于自相关函数和Su系数2种方法,完成织物意匠图中经纱和纬纱方向的周期提取,并依此获得机织物组织图。通过比较2种方法的可操作性和计算复杂度,选定基于Su系数的方法完成从机织物意匠图到机织物组织的识别。在识别过程中,分别计算意匠图中经纱和纬纱方向的Su系数,并结合Su系数的计算结果完成经纬方向周期的提取,并依此获得最终的织物组织。机织物意匠图识别实例证明所提出的方法是有效的。     

机织物组织自动识别技术

为实现机织物组织的自动识别,对织物表面反射图像进行纠偏和直方图均衡预处理,并按图像的经纬向灰度投影曲线实现织物组织点的定位。根据经纬向组织点灰度的相关性,求出织物组织的经纬纱循环数。通过比较组织循环范围内组织点的灰度均值来确定组织点的属性,并以组织点的灰度方差对组织点的属性进行验证。实现单循环组织识别后,再对多个组织循环内的对应组织点进行验证,以进一步提高识别的准确性。织物的测试结果表明,所提出的算法能够实现简单的机织物组织的准确识别,并能输出对应的织物组织图。     

基于Hough变换的机织物组织点自动定位

为实现机织物的组织识别,先要完成组织点的定位和识别。为克服传统的组织点分割方法的局限性,提出采用Hough变换检测织物图像中的经纱和纬纱的倾斜角度,然后对织物图像中的像素点进行坐标变换。在变换后的图像中对像素点进行按行按列灰度累加,通过确定累加曲线中的谷点即可完成织物的经纬纱分割。对经纱和纬纱分割结果进行合并,可得到机织物组织点分割结果。实验结果表明,所提出的算法对存在纱线倾斜的不同织物均可实现组织点的成功定位。     

基于数码技术的机织物组织设计原理和方法

通过对机织物的结构特征及组织设计的特点进行分析,并结合数码设计技术的应用,提出一种机织物组织设计的新原理和方法。以全息组织替代传统单一组织的设计模式,设计的全息组织可以建立相应的组织库,组织库中的组织可以替代应用来改变织物效果,但不会改变机织物交织平衡的结构特征。以机织物的经纬交织平衡分析为基础,设计的织物结构能满足机织物大批量生产的技术要求,可以方便地应用于数码机织物的产品创新,特别是分层组合设计模式下数码提花织物的创新设计。     

基于核模糊聚类的机织物组织自动识别

本文基于数字图像处理技术,采用无监督的模式识别方法,实现机织物组织的自动识别。首先,采用错切变换对倾斜纱线进行校正,并按图像的经、纬向灰度投影曲线实现织物组织点的定位。然后,根据灰度共生矩阵对组织点图像进行纹理特征的提取。为了减少数据冗余量,对组织点特征进行主分量分析,提取最有意义的子特征。最后,采用无监督的核模糊C均值聚类对组织点进行分类识别。织物的测试结果表明,所采用的算法能够实现简单的机织物组织的准确识别,并输出对应的组织图。     

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.     

机织物组织移动学习软件开发

移动学习已成为了当今教育领域的焦点。为了帮助学生更好地学习专业课程,利用App Inventor开发了机织物组织移动绘图App,通过触摸方式绘制任意组织图,也可输入参数绘制指定组织图。实践表明,移动学习App在机织物组织与设计课程教学中发挥了积极作用。     

机织物组织设计系统的开发

通过VBA编程工具开发织物组织设计系统,介绍了该系统中各种组织的设计思路和应用效果,说明平纹组织、联合组织以及复杂组织的算法和实现,并对系统的可操作性进行验证。该系统可用于科研教学和技术研发,在系统中输入织物组织参数即可得出相应的组织图或上机图,省去了设计人员手工绘图的工序,使上机图更具规范性、便捷性和高效性,对科研工作具有一定的应用价值。     

纬编提花织物组织的计算机识别

对纬编提花织物组织的计算机识别提出了一种方法:通过普通平板扫描仪获取针织物的图像,对图像进行预处理及滤波去噪,然后采用K-均值算法对针织物彩色图像的颜色进行分割(即分色),基于一维离散傅立叶变换的原理对针织物的组织大小进行测定,利用零阶矩m00最后得到了纬编提花织物的彩色意匠图.     

基于FLASH软件的机织物组织图绘制软件的制作

FLASH软件是一款基于矢量图形的网页动画制作软件。探讨了将FLASH与机织物组织设计相结合开发简单的组织图绘制工具,该工具具有三个模块:组织循环方格绘制,组织点绘制,标记线绘制。本设计的目的是探索FLASH在纺织中的应用,从而推进纺织趣味性、信息化的发展。     

多层机织物组织CAD的开发

为简化多层机织物的工艺设计,研发了多层机织物组织CAD.详细阐述了该系统的特点、数学模型,并以蜂巢组织为实例进行了说明.该系统采用Barland C Builder 5.0语言编程,用开口图表示多层织物组织,并提出顺逆序投纬模式,适用于任意层数的机织物设计,能自动生成穿综图及纹板图.     

织物组织结构对机织物力学性能的影响

纺织品组织结构对织物的外观和应用性能具有普遍的适用性,织物的最终用途在很大程度上取决于所用的材料及其物理特性。因此,织物的结构参数直接决定了织物的性能。研究了不同组织结构对织物力学性能(包括拉伸性能、撕裂性能和耐磨性能)的影响,主要探讨了平纹、斜纹和方平组织对织物力学性能的影响。     

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。     

利用数字图像处理技术识别纬编提花织物组织

对纬编提花织物组织的自动识别提出了一种方法：首先对通过扫描仪得到的针织物彩色图像进行预处理,然后基于K-均值算法原理确定针织物的颜色,接着利用一维离散傅立叶变换方法测出针织物的组织大小;最后得到彩色意匠图。     

条格织物组织识别中的图像分割方法

针对条格组织的特点，运用K-均值算法对从织物图像中提取的纹理谱统计特征进行分类，提取出条格组织中不同织物组织结构块，从而将这类组织的织物图像分割成一系列简单图像，使织物组织的识别过程大大简化。