计算机图像处理技术在纺织测试中的应用——评《纤维和纺织品测试技术》

正计算机图像处理技术是指利用计算机技术将图像信号转变为数字格式。计算机图像处理技术的覆盖范围广泛,包括数字图像变形技术、彩色图形处理技术、图像分割技术等。计算机图像处理技术能够将直观的图像信号进行数字转化,这一技术在生产生活的各个行业中得到了广泛应用。在纺织行业中传统检测方法大多为人工经验累积测试,人为影响因素大,准确率无法稳定。利用计算机图像处理技术能够降低人为主观因素的影响,对纺织品的外观形态、内在质量进行客观准确的评定。《纤维和纺织品测试技术》一书是针     

图像测试技术测试混纺纱线中纤维转移指数分析

近几年随着计算机技术的发展和普及,计算机技术几乎应用到了各行各业当中。现代化的纺织业也应用到了计算机技术,由于纺织品在进入市场前要经过一定的测试和检验,而计算机图像处理技术极大的提升了纺织品检测的效率。为此我们对图像测试技术应用于混纺纱线中的纤维转移指数测试进行详细的分析,并对测试系统的开发和优化提出建议。     

计算机图像处理技术在纱线质量检测中的应用

综述了计算机图像处理技术在纤维、纱线、织物、非制造布等纺织品检测方面的应用,重点介绍了图像处理技术在纱线外观质量检测方面的最新发展趋势.     

基于图像处理的无图案纺织品瑕疵检测方法

瑕疵检测是纺织品生产过程中的重要一环,直接影响产品销量。文章提出了一种基于图像处理的无图案纺织品瑕疵检测方法,主要由预处理、阈值检测和瑕疵定位3个部分组成,首先,对无图案纺织品图像进行预处理操作,通过灰度直方图均衡化和中值滤波对无图案纺织品图像进行平滑去噪;其次,通过阈值处理,对无图案纺织品图像进行二值化处理,将无瑕疵区域看作背景、瑕疵区域看作前景;最后,对瑕疵区域进行特征提取,定位瑕疵并输出。实验表明,基于图像处理的无图案纺织品瑕疵检测方法能有效检测无图案纺织品中的瑕疵位置。     

计算机图像处理技术应用于纺织检测

介绍了目前国内外计算机图像识别技术在纺织行业中的应用，对比了与传统检测方法的不同之处，简要总结了计算机图像检测纺织品的常用方法。     

浅谈计算机图像处理技术在纺织工业中的运用

我国现代的科技进步,使越来越多的技术手段被应用到纺织业中,计算机图像处理技术便是其中之一。通过计算机图像处理技术的应用,纺织物品的表面性能得到科学的分析。鉴于此,对计算机图像技术在纺织工业中的运用进行探讨,并展望其应用前景,以期为纺织工业的发展提供一定的帮助。     

纺织产品计算机图像处理中特征值的提取及其应用

图像特征值的提取是图像处理技术的一个重要组成部分。文中综合论述了在纤维材料、纱线和织物样本检测中图像特征值的提取方法,以及特征值提取在织物外观计算机模拟中的应用,旨在说明为解决一个复杂问题联合应用计算机IP技术和CG技术的必要性。     

计算机图像处理技术应用研究

随着经济的迅速发展,计算机技术被运用到各个领域,并且受到人们的热烈追捧。图像处理指的是利用计算机、摄像机以及其它有关的数字技术,对图像施加某种处理和运算使图像变得更加清晰,其实也就是提取某些特定的信息而达到某一特定的目的。计算机图像处理技术指的是通过计算机进行图像信息或者数据处理的相关技术,在计算机图像处理技术中,可以被处理的图像信息范围包括农业、工业、广告传媒等领域,运用范围十分广泛。本文将对计算机技术的内容和所涉及的实际生活中的一些实际情况等作为研究方向,来对计算机图像处理技术及其应用研究进行探究分析。     

纺织品起球自动评级系统的研制

介绍了基于图像处理技术和聚类分析技术的纺织品起球自动评级系统。综合国内外研究成果,着重对图像采集装置和图像处理及等级判别进行了研究,试验表明:自动评级准确率达到90%以上,适用各种厚度和各色纺织品的检测。     

计算机图像技术在全息学体系中的应用

为了满足现代计算机工作的需要,进行全息技术的应用是必要的,全息技术是物理学体系中的重要组成部分,随着经济的发展,其在行业中的应用越来越广泛,全息技术的应用过程中,CCD技术及其计算机图像处理技术是必要的应用技术,通过对这两个环节的协调,可以有效保证数字全息工作的良好开展。为了更好的进行计算机图像技术的应用,文章将着重分析计算机应用的知识,做好图像处理技术的一系列的工作环节。     

B超图像数据采集及其计算机图像处理技术

B超作为一种医学影像技术,具有较高的安全性和较低的成本,成为医学四大影像技术之一,在医学诊断中得到广泛的应用,具有良好的发展趋势和应用研究。文章立足B超图像数据采集以及图像处理技术对其进行分析,详细介绍了计算机图像处理在B超图像处理中的应用,希望能够为相关工作者提供参考。     

计算机图像分析在纺织品检验中的应用

本文介绍了纺织品图像分析的研究内容,结合实例讨论了纺织品检验中图像校正的基本方法,并简要概述了计算机图像分析在纺织品检验中的应用发展。     

基于图像处理的纺织品耐摩擦色牢度评级

为解决目前纺织品色牢度人工评级方式的主观性和繁重工作量,结合深度学习与传统纺织检测,以纺织品检测中的纺织品色牢度评级为对象,研究基于图像处理和深度学习的智能评级创新方法。针对场景与问题,选择利用图像处理技术进行采样图像的预处理和分割,在小样本、多分类的实际条件下搭建数据库,利用深度学习完成对摩擦沾色试样色牢度的迅速评级。结果表明,所选择的图像处理技术对图像的处理效果良好,对后续深度学习准确率的提高有辅助效果;深度学习对耐摩擦沾色试样色牢度的评级准确率达到87.5%,高效、客观且准确率高,实现评级操作简易化,利用神经网络达到代替人眼评级过程,提高准确度和改善目前方法的不足。     

计算机图像处理技术应用研究

计算机图像处理技术指的是技术人员运用计算机知识对数据或者图像信息进行处理的有关技术,计算机图像处理技术的应用领域十分广泛,足迹遍布各个领域,农业、工业、广告传媒以及工程技术等领域都会运用计算机图像处理技术。尤其是工程领域对计算机图像处理技术的应用越来越广泛。     

织物表面计算机自动检疵方法的新动态

纺织品疵点经常是靠人工检查的,而这是一个主观的、乏味的并且耗时的过程。近些年来图像技术的发展导致图像获取成本低、质量好,而且计算机技术的发展又使得图像处理和模式识别的执行既快速又廉价。因此,自动化的以图像处理为基础的检测成了人工检查的很好替代品。图像技术已经被研究用于纺织品的制造和测试。     

计算机图像处理技术在纺织工业的应用

主要论述计算机图像处理技术在纺织业的应用,并对计算机图像处理技术在纺织工业中常用的图像处理方法进行了可行性分析和评价,为纺织工业自动检测的可实现性提供了理论依据。这种信息与过程控制的结合是一种开放式的系统技术、也是数据库和系统标准化的发展产物。最后对图像处理技术在纺织业进行了前景展望。     

数字图像处理中偏微分方程的应用方式

图像处理主要是对图像进行一系列操作处理,旨在达到预期目的的技术形式。在社会的发展下出现了基于计算机的数字图像处理学科。在基于计算机的数字图像处理操作中应用最为广泛的是偏微分方程。文章在阐述偏微分方程的基础上,具体从降低噪音、修复图像、去除图像模糊几个方面分析偏微分方程在数字图像处理中的应用。     

机器视觉技术在粮食品质检测中的应用进展

机器视觉检测技术是通过获得图像,对图像处理分析的无损检测技术。随着图像技术专业化发展和计算机成本的不断下降,机器视觉检测技术在农产品方面应用会越来越广泛。为了充分了解这方面的技术,介绍国内外机器视觉技术在粮食等农产品表观品质、破损等方面的研究动态,展望机器视觉技术在粮食方面的发展前景。     

基于序列图像的人体目标行为识别研究

近些年来,伴随着图像视频的处理技术与人工智能技术的飞速发展,计算机的视觉图像处理技术也得到快速地发展并应用到各个学科领域。在已有成果的基础上,以运动目标的检测与跟踪为突破点,并借助相关算法进行研究:检测并提取被监控的场景中的运动目标;基于检测到的运动目标的有效特征,寻找最优的匹配算法,找到与目标模板相似的序列图像定位。     

LoG图像分割方法在棉纤维检验中的应用研究

由于原棉质量的好坏直接影响着棉纺织品的质量和价格,与棉花加工企业、纺织企业的经济效益休戚相关,同时随着图像处理与计算机技术的发展,机器视觉检测系统在棉纤维检验领域的应用日益增加。文章在棉纤维检验技术要求的基础上,采用LoG方法对棉纤维图像进行分割,并通过仿真实验进行对比分析,验证了LoG方法在棉纤维图像分割中的有效性,为棉纤维检验领域中的机器视觉检测系统提供了理论支撑和数据参考。