基于深度卷积神经网络的织物花型分类

针对织物纹理花型人工视觉分类效率低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(CNN)的条状、格子和波点纹理织物的识别分类方法.首先,建立由条状花型、格子花型和波点花型织物组成的图像样本集和标签数据集.然后,分别建立了基于GoogLeNet和AlexNet两种卷积神经网络的织物花型分类模型.最后,通过模型评价指标选择最优的训练迭代期.实验结果表明,利用深度卷积神经网络分类织物花型是可行有效的.     

荷花花型织物设计

以荷花为设计灵感,使用经起花手法,并搭配平纹地组织来避免浮长线过长和将图形进行不破坏拉伸。黄色的平纹地组织和灰色的纬纱将粉红的荷花很好生动地凸显出来。通过对织物的组织设计,确定使用手法,对纱线的配色和选材,织物织造等一系列织造流程,并要解决在整个过程中出现的种种问题,才能织出以达到设计效果及凸显织物风格的作品。     

织物小提花花型设计

在薄型织物设计中，我们常采用平纹地小提花组织。它是由地纹的经纱或纬纱提花，织物外观要求紧密、细致。花纹的形式是各式各样的，有条形、散点、方块、不规则的几何形等；或在平纹地上适当配一些其它组织；或是几种方式搭配。所有这些，都不外乎是建立在织物组织上的变化——即建立在穿综法或纹板图改变的基础上。。一、穿综法与生产的关系专综法的确定可以从织物组织、经纱密度。经纱性质和操作几个方面综合考虑。从生产的角度，对穿综法有如下几点要求。1．在设计中，既要顾及花纹图案对织物外观的影响，又要考虑在可能条件下便于穿练…     

基于GoogLeNet的秦绣纹样的识别与分类研究

秦绣作品具有极强的地域特征和文化风格,其表现出的独特的艺术色彩相比于其他绣种更加强烈与鲜明。但是秦绣纹样的分类仍然依赖人工,这不利于秦绣文化的研究。针对这一问题,本文提出了一种基于GoogLeNet的秦绣纹样的识别与分类算法。首先,采用展览收集和走访个人收藏家收集到的大量秦绣作品照片进行处理所得到的数据集作为研究对象,基于神经网络算法对秦绣纹样的识别与分类进行研究。其次,选取GoogLeNet作为分类网络,提取丰富的秦绣图像特征信息,用于秦绣纹样分类。通过对神经网络的多次训练,降低了秦绣纹样分辨错误率。最后,构建了便捷的秦绣纹样分类系统,可以根据用户上传的图片实时输出识别出的秦绣纹样种类。本研究简化了秦绣纹样分类流程,对秦绣纹样的学术研究与秦绣文化的社会推广有着重要意义。     

机印精细花型织物

印染厂生产的淡、雅色泽的精细清秀花样,都是由一些不同形状的小几何型、小圈圈、小点点以及不同形状不同长度的细线条所组成。在低档平纹织物上,印制此类精密细致的花样,往往出现线条不直、点子不圆、小圈有缺口和几何型的棱角不完整等问题,技术上有相当大的难度。如何将精细图案印制到布面上,是提高花布实物质量的核心。本文就我厂树脂泡泡纱花布的生产实践谈几点体会。     

从织物花型图像中识别花型数据的方法

设计了一种根据花型样片提取花型数据的方法:从扫描的提花织物图像中获取花型数据,通过标量中值滤波去除纹理噪声,而后运用区域生长的分割思想识别色彩,形成与人眼感觉一致的彩色图像,以此作为花型数据。这种处理方法可以节省时间,缩短生产周期,是一种较为实用的花型识别方法。     

基于卷积神经网络的领带花型情感分类

为避免传统手工特征和局部特征难以全面表征和准确量化图像情感特征的不足,以领带花型为研究对象,提出了一种融合手工情感特征的基于卷积神经网络的织物图像情感分类方法,可为服饰设计、服装选购等提供辅助。 首先对领带花型图像进行情感评价,建立领带花型图像的情感样本库;然后提取图像饱和度、纹理等手工情感特征和图像像素值作为卷积神经网络的输入;其次建立卷积神经网络模型,将2 000幅样本图像作为训练样本对卷积神经网络进行训练;最后将1 000幅检测样本输入训练后的卷积神经网络,实现了领带花型图像的情感分类。实验结果显示：该方法的情感分类准确率为89.7%,比采用传统手工特征的分类方法有较大提升,较其他卷积神经网络模型正确率更高。     

基于边缘和颜色特征的织物印花花型检索

针对织物印花花型同型不同色和同形异构的特点,提出了一种综合花型边缘和颜色特征的图像检索算法。首先利用中值滤波对花型图像进行滤波去噪,并采用Canny算子获取花型边缘;以边缘像素坐标加权中心点为圆心,将各边缘点划分到若干等距环面内,提取花型边缘距离直方图,并在对边缘像素点直线拟合基础上,提取边缘方向直方图;然后在HSV空间内对彩色边缘进行颜色量化,提取各颜色分量构成颜色直方图;最后对3种特征分别进行相似性度量,并赋予三者不同权重予以结合,获得图像间相似度。结果表明,该算法具有平移、缩放、旋转不变性,并能兼顾边缘特征和颜色特征对检索结果的影响,准确区分同型不同色和同形异构的花型图案,该算法平均查准率可达93.17%。     

浅谈织物小提花花型设计

对织物小提花花型设计进行了粗浅的分析，阐述了采用不同穿综法或纹板图将得到风格迥异的花型效果。     

合纤起绒织物花型产生法

合纤起绒织物花型产生法国外使合纤织物产生凹凸表面的方法有：用加热的凹凸辊在织物上加压，但难以产生轮廓鲜明的花纹，特别不适用薄织物。日本有人新推出方法：使起绒合纤织物的起绒面部份吸附石墨乃至碳黑，对起绒表面照射近红外线（波长７２０～１５００’ｕｎ），使...     

生产中的小提花织物花型设计

对小提花织物的设计过程作了分析,得出了织物设计中组织图、穿综图、纹板图与花型设计的关系,以及三者之间的联系,为生产中的花型变化提供了实践线索。     

芦苇编织花型织物的设计与织造

文章采用单层平铺和经起花的方式,比较了同样的花型设计、纱线选择、图案配色、织物组织设计下,两种织物的效果、工艺、规格的不同,发现单层平铺组织较薄,而经起花组织厚实且纹路清晰。     

凹凸组织织物的花型设计及应用

文章对凹凸组织设计原理进行了分析,说明织物中花型的凸起部分是由地经与地纬交织构成,凹下部分则由缝经与地纬的接结形成,而芯纬在组织结构中只起衬垫作用.介绍了根据花型图案和经纬纱交织技巧设计织物组织,从而在织物表面形成各种立体花纹效应的方法,并利用实例说明了菱形、波浪形以及双层凹凸组织结构的图案设计,阐明了不同凹凸组织结构在服用及装饰织物设计中的应用.     

经起花织物花型变化设计与开发

针对经起花组织因综片数和浮长线长度的限制而导致的花型尺寸过小、花型图案的设计受限、抑制反面浮长的接结点易产生露底现象等缺点,通过独特的变化组织结构设计,完成了目标图案的试织。对比设计前后的花型图案尺寸、反面浮长、露底效果、梭口清晰度、样品织物平整度和耐磨性,得出结论：变化组织设计可以数10倍地扩大织物花型尺寸;花型图案设计时的正反面经浮长长度可以任意确定,都可保证地经细腻,而每一根花经的正反面浮长整齐统一且都不超过设定长度;正面露底不明显;梭口清晰;织物纹路清晰,平整度、耐磨性提高。这种设计方法适用于多臂织机上织制具有一定装饰性的大尺寸花型织物。     

双针床短毛绒织物的花型设计方法探讨

双针床拉舍尔经编机生产的短毛绒类织物根据绒梳的垫纱组织、穿纱方式、色纱排列等因素的变化与组合,可以形成多种编织花型.文中从穿纱和垫纱方式方面阐述了2～4把绒梳形成花型的过程,并通过两个典型的花型说明了分析该类产品组织以及进行花型设计的方法.     

用于毛绒织物的CAD-辅助花型准备系统

卡尔·迈耶纺机公司已生产了一种计算机辅助花型准备系统,用于经编针织毛绒织物的研制。它可缩短研制过程,并使调整、选择毛绒织物的最佳参数变得更为容易。因此,对于经编针织机上的计算机辅助控制来说,它是一项很有用的附加装置。经编机上的计算机辅助控制起始于计算机辅助经纱喂入系统及程控经编牵拉系统,以后发展了诸如使用在     

基于图像色网点化设计的织物结构呈色特征

为克服提花织物色彩仿真设计受影光组织库显色规律制约的问题,提出一种图像色的网点化设计方法。采用3种网点大小与4种排列角度对黑白渐变色阶进行网点化设计,织造织物样品;并将网点织物样品组与一组采用缎纹影光组织库的织物样品进行比较研究。通过对织物样品的比较分析表明:网点越大则黑白渐变色织物样品组的明度值变化越均匀,但不足之处是在实践应用中对原始图像的细节表现减少;在网点排列角度方面,采用15°和75°角具有更稳定的织物交织结构;网点织物样品组的明度差离散平均值较后者降低了31.94%,表明了图像色的网点化设计使织物具有更好的呈色均匀性。     

横机波纹状花型织物的设计与开发

对波纹状花型组织设计进行分析和研究,从工艺角度总结了波纹状花型织物组织的形成,即正反针结构、凸条组织、波纹组织、提花组织、集圈组织、移圈组织、浮线组织、嵌花组织及一些特殊组织,阐述了采用这些组织实现波纹状花型的手段及工艺,并利用STOLL电脑横机开发了一些新产品。目的是从工艺角度,通过工艺改变得到波纹状的花型效果,旨在拓宽毛衫设计空间,丰富毛衫肌理的艺术表现力,为毛衫设计人员提供更广阔的灵感来源和创作思路。     

基于贝叶斯方法的织物分类研究

提出基于贝叶斯决策理论的织物图像自动分类的新方法。先对织物图像的分类问题建立贝叶斯模型 ,再提取织物图像的形态结构参数作为特征向量 ,并计算出分类结果。该法能准确、快速、有效地对各类织物实现自动分类识别。     

基于小波包的织物纹理分类

采用小波包和BP神经网络相结合的方法对织物纹理进行分类 ,实验表明 ,分类率可达 98%。