织物纹样特征提取与匹配方法比较

针对织物纹样自动识别过程中因尺度、旋转和褶皱等因素引起图像差异的问题,探索了复杂纹样特征的准确提取与匹配方法。以江崖海水纹样为例,采集尺度、旋转、模糊、光照、褶皱5种变化下的织物纹样图像,分别运用尺度不变特征变换(SIFT)、快速鲁棒性尺度不变特征(SURF)、二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)3种方法提取纹样局部特征,然后采用欧氏距离进行特征匹配计算,最后通过随机抽样一致算法剔除误匹配对。结果表明:采用BRISK算法的准确配对率最高,平均准确匹配率达87.10%;褶皱对织物特征匹配的影响最大,该变化下BRISK算法的鲁棒性优于SIFT和SURF算法;BRISK算法速度最快,图像平均匹配时间0.551 s;在织物纹样特征匹配中,BRISK算法比SIFT和SURF算法具有更好的适用性。     

两种双面织物连接方法的对比研究

为解决弹力丝集圈连接的双面织物制成率不高的问题,开发设计了一种利用本色纱线交替集圈方式替代AB两色加丝连接的双面织物结构。对弹力丝连续集圈和本色纱交替集圈连接的两种双面织物的编织方法进行对比分析,绘制结构图和编织图。采用本色纱交替集圈,将前后床AB两种不同颜色的成圈线圈进行连接,改变弹力丝在同一行上连续集圈的传统编织方法。结果表明:利用本色纱线交替集圈连接正反面AB两种不同颜色的双面织物,在外观上与弹力丝连续集圈连接的双面织物完全相同,且具有无异色、平整度高、尺寸稳定性好等优点,编织效率高,制成率提升。     

毛圈织物各种生产方法的对比

项经编法钩编法栽绒法工作宽度(厘米)效率100%的机器转数(转/分)实际效率(%)效率100%%时的产量i(米/时)实际产量(米/时)每厘米线圈或纬纱数4000工作小时的年产量(米2)所需机台数年产11.08亿米“的机台数每人看台数工资成本比率每台机器占地面积(米“)投资比例机织法 330 250 85 8。 7。 1895040 2。 12 12 1。 11。 4。330600180500168650 70 30。 21。 12277200 1 4 4 1。 15。 1 70 25。0 17。5 12126000 2。9 9 4 2。25 37。1 3。25065。032。5 62 18400 1。27 5 2 2。59133 1。9一3 2 2 0 45(资料来源:西德《经编实践》1978年3期)毛圈织…     

基于基本规格参数的织物缝纫平整度的研究

以毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度作为变量,应用主成分分析法探讨这些变量对服装缝纫平整度的影响,并利用这些变量建立BP神经网络模型,预测织物的各向缝纫平整度.实验结果表明:织物的丝绺角度与织物中羊毛纤维的含量对缝纫平整度的影响较为显著;利用毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度建立的BP神经网络模型能够快速、准确地预测毛精纺织物的各向缝纫平整度,从而为毛精纺织物缝纫平整度的客观评价提供了一条便捷、实用、高效的途径.     

织物疵点特征提取主要算法比较

在研究相关文献的基础上,详细分析了目前织物疵点自动检测研究中特征提取的3种主要算法:灰度直方图法、灰度共生矩阵法及小波变换法.对3种算法做了详细介绍,给出了具体的模型和公式,对3种算法的研究现状进行了阐述,详尽列出了近期相关的主要工作和研究进展;通过对比,指出了3种算法的优缺点,并给出了3种算法在计算量、灵敏度、有效性、识别种类、可操作性、区分效果方面的对比结果.     

织物摩擦声音的特征提取与辨别

针对不同织物摩擦声音的辨别问题,本文在哈尔特征基础上构建辨别机制,通过不同种类织物摩擦声音的差异,探索高效的织物摩擦声音辨别方法。通过摩擦声音采集装置采集了4组织物摩擦声音信号,对采集到的信号提取所有尺度及位移上的哈尔特征来构建1个特征空间;在特征空间中对每个点建立1个相应的辨别器,该辨别器允准该类所有正样本尽可能多地否决该类负样本;利用单个负样本被大量辨别器允准的概率非常小这一特点过滤掉该类全部负样本;对辨别器进行渐进性选择以构建辨别器队列,得到了具有同等辨别力的无序辨别器精简版本。结果表明:本文构建的辨别器队列可在大幅减少辨别器数量的同时维持织物摩擦声音辨别的正确率不变。     

基于模糊模式识别的织物平整度等级评定

简述了模糊模式识别算法的基本原理,主要包括模糊规则和模糊推理系统,描述了模糊模式识别的算法流程,最后从Mamdani模糊模型出发,介绍模糊模式识别在织物平整度等级评定中的实际应用,并利用主、客观评价的相关系数验证模糊模式识别算法的可靠性。     

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。     

织物透气性两种计算方法的对比

文中对织物透气量的两种计算方法进行了对比分析。以压差式织物透气仪——IT-1型织物透气性测试仪为测试工具,分别采用公式计算和数据拟合两种方法对织物的透气量进行测定与计算。结果表明:这两种方法虽然是不同的数学方法,但测试结果相差不大,最大偏差仅为3.0%,说明这两种测试方法均是可行的。     

基于灰度共生矩阵的毛料裤子穿着平整度特征提取

以14块含毛纯色机织试样为研究对象,测试12个不同方向的折皱回复角,并制作成裤子进行实际着装起皱,对起皱程度进行专家主观评判,提取起皱图像的4个灰度共生矩阵参数作为客观评价指标进行对比研究。结果表明:4个指标与折皱回复角以及主观评价结果都具有较好的相关性,其中能量和相关性与其呈正相关,惯性矩和熵呈负相关;4个灰度共生矩阵参数中,熵与折皱回复角以及专家主观评价的相关性最高,因此可以通过计算图像的熵值预测专家主观评价的结果。     

织物外观平整度测定方法用棉织物的适用性评价

织物洗后外观平整度是评价经洗涤、烘干、熨烫后服装外观质量的重要指标,其客观测定方法是多年来的研究热点,然而在洗涤、烘干、熨烫条件下,适用于测定织物洗后外观平整度预期用途的织物尚未确定。文章选择半漂(无抗皱整理)和免烫抗皱两种纯棉织物,经不同的洗涤程序洗涤、晾干后,依据AATCC124织物洗后外观平整度评价方法主观评级,评价两种织物的灵敏度;再将半漂纯棉织物经不同的洗涤和烘干程序处理,依据AATCC124主观评级,判断其精密度。结果表明,半漂纯棉织物在95%置信水平时,各组均值差的显著性值小于0.05;同一测试程序下,10块织物洗后外观平整度相对标准偏差小于10%,表明半漂纯棉织物具有足够的灵敏度及精密度,可用于测定织物洗后外观平整度的预期用途。     

基于LabVIEW的织物平整度等级客观评定系统

织物的平整度对于评价其外观而言是一个重要的参考指标。利用虚拟仪器技术的优势,实现了织物表面几何信息的3D捕获、处理和显示,合理构建了反映织物表面褶皱程度的特征值,结合MatLab的神经网络模块,客观评价了织物的平整度等级。实验表明,所建立的织物平整度等级客观评级系统的可靠性达90%以上。     

基于卷积神经网络的织物缝纫平整度客观评价

针对大多数评价织物缝纫平整度等级方法对实验条件均有较高的要求,且织物种类及环境等因素对实验结果均有较大影响的现状,提出利用卷积神经网络分析织物缝纫平整度等级的方法,以提高等级分类的准确率和效率。设计了一个基于残差卷积神经网络的织物缝纫平整度客观评价模型,该模型以1000个普通织物的缝纫图像作为训练样本输入,得到缝纫平整度的分类结果,所选织物包含10种常见服装面料品类(塔夫绸、塔斯隆、雪纺、顺纡绉、尼丝纺、麂皮绒、天丝斜纹、真丝缎面、平布、交织绸)。研究结果表明:经200个测试集样本的验证,该模型的评价准确率达96%,与智能化评价以及建立预测模型方法相比,利用卷积神经网络分析织物缝纫平整度等级的方法,具有较好的准确率,且具备获取样本图像流程简单、效率高的优势。     

采用图像处理的织物缝纫平整度自动评估

为解决织物缝纫平整度客观自动评估时分类正确率低的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵、小波分析和反向传播（BP）神经网络相结合的织物缝纫平整度的自动评估方法。首先采集标准缝纫图像,将图像的灰度级降至16 级,计算图像在0°和90°方向上的灰度共生矩阵并将其归一化,提取灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和相关性4 个特征参数,并分别对特征参数在0°和90°方向上取均值;同时,运用Haar 小波在第6个分析尺度上提取并计算图像的水平细节系数的标准差。然后将提取的这5 个特征参数输入到BP 神经网络中训练和识别,并对标准缝纫图像进行了评估。评估结果显示：提出的算法与单独采用灰度共生矩阵特征、小波特征相比,具有较高的分类正确率,分类效果稳定。     

两种棉纤维傅里叶拉曼光谱特征提取方法的对比

基于棉纤维傅里叶(FT)拉曼光谱特性,分别采用"方差权特征提取法"和"极限基线校正特征提取法"提取棉FT拉曼光谱的特征峰。结果表明:当提取特征峰个数为4,阈值分别为0.2、0.175时,这两种方法的特征峰位移均在1 097、1 120、2 894、1380 cm~(-1)处,且特征峰强度从高至低的排列顺序为1 097 cm~(-1)、1 120 cm~(-1)、2 896 cm~(-1)、1 380 cm~(-1)。结果认为,这两种方法虽特点不同,但用于棉纤维FT拉曼光谱特征提取时,有较好的一致性。     

多角度的特征提取方法

以单个词语作为文本分类特征的传统方法会丢失词语的语义信息和必要的词语关系信息.在充分考虑词语的词频、语义信息和主要词语间依赖关系的基础上,提出了融合的多角度的特征提取方法.该方法利用词频和停用词表进行特征词的静态选择,基于知网利用语义信息进一步精简特征词,融入共现词组体现词语搭配关系并提高重要词语的分类作用.基于VSM的文本分类实验证明,该特征提取方法全面可行且能有效提升分类效果.     

多角度的特征提取方法

以单个词语作为文本分类特征的传统方法会丢失词语的语义信息和必要的词语关系信息.在充分考虑词语的词频、语义信息和主要词语间依赖关系的基础上,提出了融合的多角度的特征提取方法.该方法利用词频和停用词表进行特征词的静态选择,基于知网利用语义信息进一步精简特征词,融入共现词组体现词语搭配关系并提高重要词语的分类作用.基于VSM的文本分类实验证明,该特征提取方法全面可行且能有效提升分类效果.     

涤/棉混纺织物定量化学分析对比方法

在日常工作中,有时用一种方法在几次平行测定中所得的数据非常接近,但这并非意味着测定结果是绝对可靠的,因有时存在着系统误差而未能发觉。换句话说,即精密度高时并不表示准确度一定高。同样,我们在测定织物各混纺比的纤维含量时,若试样溶解条件控制不当,(比如温度、溶液的浓度、溶解时间等掌握不严密),均可造成溶解损失,产生系统误差。消除这种误差方法很多,进行对照试验,即是其中的一种。     

PA/莫代尔混纺织物与100%PA织物的对比研究

Birla莫代尔纤维作为第二代再生纤维素纤维,满足了长期以来对于性能和外观的双重需求,它是100%天然且人工制造的纤维。这种环保且可生物降解的纤维素纤维来源于高质量的木浆(一类再生天然资源)。与棉纤维不同,Birla莫代尔纤维能神奇地拥有类似合成纤维的高度均匀、质量一致和纯度高、线密度佳、长度稳定等优点,同时具备非常好的物理性能,例如韧性、拉伸性能和湿模量,使纤维可保持较大的拉伸回复。在以往的研究中,经过客观测量和织物的手感比较,发现聚酰胺(PA)/莫代尔混纺织物比100%PA织物综合手感风格值高出1.39基本单元;PA/莫代尔混纺的压缩线性度和压缩回弹性比PA织物更好,拉伸回弹性也要高出6.11基本单元,PA/莫代尔混纺织物与100%PA织物相比,拉伸更大时,回弹更好,同时较小的摩擦值使其更加光滑。     

涤棉混纺织物服用性能的对比研究

涤棉混纺比例对面料的机械性能、起毛起球性能和舒适性能起着关键作用。对不同混纺比例涤棉织物的机械性能、抗皱性能及抗起毛起球性能进行对比研究,结果表明,混纺织物中涤纶比例的增加改善了织物的抗拉伸、抗顶破强力、抗折皱性能和抗弯曲性能;涤棉混纺织物的抗起毛起球性能明显优于单一成分织物。