基于消费者感知的面料材质感官意象研究

以消费者为中心的设计是一种确保设计符合目标消费者的期望的方法。设计越来越注重消费者的感官体验,通过消费者感官意象的研究,创造出一种吸引消费者感官特性的设计方式,已成为现在设计的主要核心。本研究以面料材质为研究对象,选取代表性的材质样本,调查消费者的感官意象,确立感官意象的材质特性。研究中使用多种方法整合进行面料材质的消费者感官意象研究,使用多维尺度分析法构建消费者认知图,发现五种材质族群;通过因素分析法汲取消费者材质意象主因素,获得四种主因素;通过回归分析法获得材质族群对应的意象特征。研究结果为以消费者为中心的设计方法提供有价值的设计参考。     

基于情感感知的面料图像数据库系统的设计与实现

在面料图像数据库系统中,为了让计算机对面料图像的情感语义进行自动感知,帮助用户用情感语义浏览或挑选所需的面料,并对其描述进行数值标注,文章针对面料图像本身表述的情感语义进行研究,进而实现基于情感语义的图像检索。在利用支持向量机等技术通过VC++编程实现面料图像情感语义识别的基础上,通过动态链接库技术将情感识别功能应用到采用NET编程开发的面料图像数据库系统中,在面料数据库系统中实现了计算机对面料图像情感语义的自动感知和识别,并进行情感语义的标注,从而实现了基于情感语义的面料图像检索。经过测试,该系统达到了较好的识别和分类效果。     

消费者对转基因食品的安全风险感知研究——以成都部分消费群体为样本

目的 探讨消费者对转基因食品的风险感知及购买行为影响因素.方法 以成都消费者为研究对象,通过构建风险认知感知模型,研究不同人口统计特征、认知程度和参与程度对转基因食品安全的风险感知因素,并探寻转基因风险感知因素对购买意愿的影响.结果 不同人口统计特征对风险感知因子的影响不同.认知程度与功能风险的影响呈现为显著的负相关关...     

基于图像处理的粗梳毛织物起毛起球等级客观评定

织物起毛起球的评价目前主要依赖人工进行,易受主观因素的影响导致评定结果不理想。针对这一现状,文章对粗梳毛织物起毛起球等级客观评价方法加以研究。首先用MATLAB软件对起球等级样照进行图像处理,具体步骤包括:直方图均衡化、加法运算、二值化、求反、闭合、边界提取和中值滤波等,求得了毛球面积,再确定等级划分的毛球范围。以16块粗梳毛织物为实验对像,对其进行起球等级的主客观评定,得出织物起球等级主客观评定结果之间具有良好的一致性,这表明利用图像处理技术,以毛球面积作为特征参数,对粗梳毛织物起球等级进行客观评判的方法是可行的。     

An itinerant sensory approach to investigate consumers' perception and acceptability at a food exhibition

In a food exhibition where several producers of the same product category are present at the same time, consumers usually have the opportunity to taste several free samples of the same product type, thus they can experience and compare the sensory characteristics of each and evaluate their liking for each sample tasted. This study assessed the potential of an itinerant sensory data collection in understanding the consumers' perception and acceptance of cheese during a multiple tasting experience at a food exhibition. Subjects tasted seven samples of Parmigiano Reggiano cheese aged for different times (24 and 36 months) at seven producer stands and recorded their evaluations using tablets, on which an application specifically developed for this study was installed. This evaluation situation was defined as “pseudo-natural,” in opposition to the “natural” and the “naturalistic” settings. The itinerant sensory session comprised a liking test, a rate-all-that-apply (RATA) test using a just about right (JAR) scale, a food pairing test, and a questionnaire. Consumers significantly (p < 0.05) discriminated the cheeses as a function of the aging time, describing with different attributes the 24 months (sweetness, fresh fruit, grass, yogurt, butter flavors, elasticity, and humidity) and the 36 months (saltiness, bitterness, sourness, spicy, aromatic herbs, cheese rind flavors, crumbliness, granularity, hardness, and hotness) aged products. The combined application of regression models, Penalty-Lift analysis, and decision tree models in investigating the relationships between liking and the RATA data, provided results revealing that the attributes elasticity, sweetness, humidity, fresh fruit, and butter were the main drivers of liking. Whereas, the attributes sourness, bitterness, and hardness were the main drivers of dislike. Therefore, even though no significant differences in terms of liking were observed among the tested cheeses, consumers preferred the attributes more frequently perceived in the least aged products. In conclusion, the presented itinerant sensory approach had provided meaningful information to understand the consumers' cheese perception and acceptability. In the future, it could advantageously be applied for studying food perception in other situations in which subjects naturally choose or consume several products while freely moving from one to another (e.g. self-service restaurant).     

基于感性意象的服装面料设计效果评价

为减少设计师与消费者对同一面料的认知偏差,以感性工学理论为基础,探索消费者与设计师对面料产品感觉的一致性与差异性程度。利用聚类分析法确定语义空间,采用语义差异法获取消费者与设计师对同一面料材质的感性评价,同时运用Levene方差齐性检验法及独立样本T检验法进行组内人员评价的一致性及2组人员评价的差异性分析。以双面绒为演示对象,得出2组人员对面料材质的感受差异及一致性程度。研究结果表明,这种方法可用于服装面料的合理性检验,减少消费者与设计师之间的认知偏差,提高面料设计效果的满意度。     

基于Mallat算法的织物图像快速匹配

利用Mallat塔式分解的优点,提出一种基于Mallat算法的模板匹配方法,该方法在保证匹配准确性的基础上,大大缩短了匹配时间。实验证实,该方法具有一定抗几何失真能力,优于常规的模板匹配方法。解决了应用图像处理方法消除织机开车细密路系统中匹配时间过长的难题。     

基于图像处理的织物保形性检测

为更加全面、准确地评价织物保形性,开发了能够模拟织物在日常使用中被压皱后展平的恢复过程动态检测系统.通过检测系统获取织物折痕回复的视频序列,利用程序提取出各时刻的单帧视频图像,然后依次对图像进行预处理、二值化处理与细化处理,最后提取出反映织物保形性的指标,包括顶角、顶高、保形面积.实验结果表明:在折痕回复阶段,随时间延...     

Comparison of two sensory profiling techniques based on consumer perception

Eight chocolate milk desserts with different formulation were evaluated by two groups of consumers. Fifty consumers evaluated the samples and indicated their overall liking and answered a CATA question. Meanwhile, 40 consumers elicited up to four words to describe the desserts and completed a projective mapping task. Projective mapping and the check-all-that-apply question provided very similar sensory profiles for the evaluated milk desserts. Differences in the sensory characteristics of the samples were explained by differences in their formulations, which suggest the validity of the sensory profiles given by consumers. Projective mapping and the CATA question consisted on valuable tools to understand their perception of the sensory and hedonic characteristics of the desserts. These methodologies could consist on useful and interesting complimentary techniques to trained assessors’ data, being CATA question easier to understand and less time consuming for consumers.     

基于卷积神经网络的织物图像特征提取与检索研究进展

为实现织物图像的快速自动识别与检索,从织物图像浅层视觉特征提取、深度语义特征学习以及检索模型构建3个方面综述了该领域的研究进展,分析了现有研究中存在的问题。发现织物图像浅层视觉特征在小样本数据集的检索中具有较好的适用性,且多特征融合应用可有效提升检索精度,但在大样本数据集及高层语义识别检索问题中的应用存在局限性,深度卷积神经网络是克服这一问题的有效途径;织物语义属性的优化设计、卷积神经网络结构优化以及距离尺度学习是目前提升深度检索模型语义识别精度的3个有效途径;认为未来织物图像识别检索精度的提升主要依赖于标准化的语义系统设计、精准的图像分割与识别技术以及多模态的信息融合检索。     

基于图像处理的织物缝纫平整度客观评价

织物的缝纫平整度是决定服装外观的重要因素,但肉眼评价存在一定的主观性,且常用的AATCC Test Method 88B-2006标准样照仅分5个等级,限制了评价的精度。利用图像处理技术探讨了客观评价织物缝纫平整度的方法。试验对5种常见织物采用不同的抽褶量进行车缝,以产生不同的平整度外观,进行平整度主观评价后,再借助MATLAB图像处理技术,提取缝纫图像的多个统计参数与小波特征,对客观参数与主观评价结果进行相关分析,得到与主观评价结果相关性较好的客观参数。研究结果表明:小波分解5层时的水平细节系数标准差,即SH5与主观评价具有良好的一致性,可以作为取代主观评价的客观指标。     

应用积分图的织物瑕疵检测快速算法

为解决现有基于图像处理的织物瑕疵检测算法实时性较差、正确率偏低等问题,提出一种包含学习和检测2个阶段的瑕疵检测算法。通过对无瑕疵模板图像的梯度能量特征及其分布特性的学习,自适应获得检测阶段所需的参数。一方面利用积分图原理将任意大小的图像块内的求和运算化简为三次加法运算,快速提取织物图像的梯度能量特征,实现织物瑕疵的实时检测,另一方面利用核函数拟合特征参数分布,结合均值漂移法求解分布峰值获得自适应的瑕疵判定阈值参数,实现织物瑕疵的准确分割。通过实验将本文算法与现有基于局部二值模式特征、小波特征、规则带特征等算法进行对比,针对包含3种纹理6类瑕疵的织物图像数据集的测试结果显示,本文算法平均处理时间为56ms,正确率为97%。     

基于图像处理的织物弯曲性能测试方法

织物的弯曲性是体现织物柔软变形能力的重要指标,但关于织物弯曲性的研究大多集中在理论分析而非测试方法。针对这种情况,本文提出一种简便的、可同时测多块织物或多个角度的织物弯曲性能的测试方法--水滴法,并给出了其具体的使用方法以及评价指标--水滴宽度、水滴长度、水滴面积及抗弯系数。最后将20块织物的4项水滴法指标与抗弯长度及抗弯刚度进行对比分析,得出：水滴法中的4项指标与斜面法中的抗弯长度与抗弯刚度相关性从大到小依次是水滴面积、抗弯系数、水滴宽度和水滴长度,且这四者与抗弯长度及抗弯刚度都具有高度线性相关关系。这说明文中作为尝试和探索提出的利用水滴法测试织物弯曲性能是可行的。     

基于图像技术的织物导湿性能测试方法

为提高织物导湿性能测试的准确性,在传统滴液法的基础上借助摄像机获得织物润湿图像后,利用同态滤波对图像进行增强预处理,再经阈值分割和形态学处理后,提取到织物的导湿面积对其导湿性能进行表征。重点分析了测试用液体、滴液高度、滴液用量及图像采集样本数量等参数对导湿性能测试结果稳定性的影响。结果表明:图像技术方法较传统方法更快速准确,稳定性和再现性好;以机织物作为测试对象时,选择测试液体为去离子水,单次滴液量为40 μL,滴液高度为2 cm时,重复实验5次,此时织物导湿面积测试结果变异系数小,测试方法稳定性较高。     

基于图像处理的毛/丝交织物勾挂疵点特征参数的研究

结合计算机图像处理技术,对毛/丝交织物进行勾挂破坏,并对单位面积内的勾挂疵点进行直接计数和测量,得到5个特征参数:单位面积内疵点个数H1、疵点面积H2、疵点宽度H3、疵点高度H4、疵点长度H5。分别将每个特征参数与相应勾挂疵点等级进行综合分析,得到特征参数中的疵点个数H1、疵点面积H2、疵点长度H5均与勾挂等级H6有一定相关性,并通过回归分析得到H6关于H1、H2、H5的关系式为:H6=5.981-0.097H1-0.204H2-0.446H5,相关系数为0.921,用于勾挂等级的评定。     

机织物图像自动纠偏方法的研究

图像纠偏在织物组织结构参数自动识别过程中直接影响识别结果.本文通过对织物图像去噪、直方图均衡化等预处理操作后,对图像进行水平和垂直边缘检测;同时为提高倾斜角度识别的准确度和算法运行效率加入细化处理,然后对细化后的图像进行Hough变换,检测倾斜角度,最后对图像进行旋转实现旋转纠偏.通过对不同机织物图像进行纠偏处理实验,证明了该方法的有效性和可靠性.     

基于标准样照与图像分析的织物起毛起球评等方法

为使织物起毛起球等级评定更为客观,尝试运用图像处理技术解决这一问题。首先扫描光面精梳毛机织物起毛起球标准样照（GB/T4802.3—2008）,运用傅里叶变换技术将样照图像转换到频域,在频域中滤除代表织物纹理的信息,经傅里叶逆变换得到滤波后的标准样照图像。然后采用增强的OTSU动态阈值法,增强图像中的毛球信息,提取图像中毛球的面积,计算其所占图像总面积的比例。在此基础上,建立毛球占图像总面积的比例与织物起毛起球等级之间的关系。最后通过对实际织物分析评等,验证了这种方法的可行性。     

基于彩色图像的灰度仿真数码提花织物设计

为了在灰度仿真提花织物设计中保留数码图像的色彩信息,提出一种基于多组纬的灰度仿真提花织物的设计原理和方法。结合数码提花织物分层组合模式和全显色组合结构设计方法,通过分色然后组合的方法,可以将彩色效果的数码图像直接用于灰度仿真提花织物的设计,该方法采用多组灰度效果的丝线来还原数码图像的灰度效果,实现了提花织物对数码图像灰度效果的仿真设计。另外,由于获得的灰度仿真提花织物的分层结构保留了分色信息,若将灰度丝线换成有色丝线,则可以设计各种彩色效果的数码提花织物。采用该方法设计的织物能满足大批量生产的技术要求,为数码提花织物的设计创新提供了新的借鉴。     

蜂窝状三维织物及其加强复合材料的研制

以涤纶网络丝为经纱,涤棉混纺纱为纬纱,平纹组织为基础组织和接结组织,纱罗组织为边组织,在剑杆织机上织造多层蜂窝状三维织物,用手糊法对其进行复合,测试其性能。结果表明,用树脂对蜂窝状三维织物进行复合可得到性能明显加强的复合材料。     

应用Gussian回代交替方向图像分解算法的色织物疵点检测

针对传统的人工织物检测方法效率低,稳定性差,处理速度慢的问题,提出了基于Gaussian回代交替方向(ADMG)图像分解的色织物疵点检测算法。首先对疵点织物进行直方图均衡化的预处理操作,以减少织物背景纹理信息对织物疵点检测产生的影响。然后采用总方差范数与Sobolev空间中的半范数相结合的Gaussian回代交替方向的图像分解算法,将色织物图像分解为疵点部分u和纹理部分v。最后,应用二维Otsu阈值方法将图像的疵点部分u分割,识别织物图像上的疵点。实验结果表明:通过基于ADMG图像分解算法对包括星型、方格型和圆点型在内的色织物图像疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。