采用色纺纱图像的真实感色织物模拟

为解决色织物产品设计周期长,试织打样耗时费力的问题,提出一种采用色纺纱图像的真实感色织物的模拟方法。首先采集彩色纱线图像,运用阈值分割、形态学处理得到纱线主体,获取纱线主体的上、下边界和中心线,进而得到原始纱线图像的主体部分;接着根据椭圆模型和正弦曲线模型对纱线主体图像进行处理,得到纱线在二维织物表面中的形态;最后根据色纱循环和织物组织变换模型来改变经纬纱的覆盖关系,实现了真实感条纹型和格子型色织物的模拟。模拟结果表明：本文算法能够模拟不同种类色织物的织造过程,真实地反映织物的外观效果,且能够调整织物组织和色纱循环参数,提高了现有模拟算法的真实性和适应性。     

网络环境下的机织物三维仿真模拟

为探索网络环境下的机织物三维仿真方法,建立了以圆形为纱线截面,三次B样条曲线为纱线路径中心线的织物空间几何模型;采用参数化设计方法,利用虚拟现实建模语言（VRML）和JAVA语言实现了网络环境下的机织物计算机三维模拟。上述方法生成的织物模拟图像文件体积小,通过Cortona等浏览插件即可实现网络发布,并能在网络环境下对三维模拟图像进行移动、旋转、缩放等操作,能在线交互输入纱线颜色及光照效果等材质属性,实时改变织物的模拟效果。为研究网络环境下的织物三维模拟提供了一种方法。     

应用纱线序列图像的色纺机织物仿真

探讨应用纱线序列图像进行色纺机织物仿真的方法和效果。利用纱线图像采集设备获取5种色纺纱序列图像,然后采用灰度变换、图像阈值分割、形态学运算等图像处理技术获取纱线主体彩色图像。通过对横截面、长度以及弯曲三个参数的调整,建立织物结构模型,将获得的色纺纱主体真实颜色信息填充到模型中,最后根据建立的织物组织变化模型,实现了5种色纺纱平纹、一上三下左斜纹以及二上二下方平织物的外观仿真。认为:该织物仿真方法能够将纤维颜色在织物中的分布效果快速且准确地反映出来,品种适应性较好。     

应用纱线序列图像的电子织物构建

为检测纱线条干均匀性对织物外观的影响,在纱线条干图像测量的基础上,提出了一种基于纱线序列图像的电子织物的构建方法。通过建立织物组织变化模型和光照模型,将纱线直径值与基元组织点外观灰度纹理分布相结合,构建电子织物外观数学模型。实验中通过将采集的纱线序列图像进行图像分割和形态学运算等处理,获取纱线直径数据,代入到构建的织物外观数学模型中,实现基于纱线序列图像的电子织物的模拟并且相关参数可调。通过选择合理的织物结构参数,提出的电子织物模型能够真实的反映纱线条干均匀性对织物外观的影响,准确预测布面效果。     

机织物图像的高精度纠偏及效果验证

为解决织物图像采集过程中出现的倾斜现象,从织物本身的纹理特征出发,根据织物图像中纱线的间隙方向与纱线一致性的原理,提出一种新的织物图像偏斜纠正方法,对纱线的间隙进行倾斜纠正,实现了整幅织物图像的有效纠偏。并利用织物图像行投影亮度离散度与纠偏角度之间关系及织物纬纱密度测量的结果,对纠偏的效果进行了验证。实验结果表明,0.05°的纠偏精度可以达到理想的效果,可为后续织物密度的自动识别及织物组织的识别奠定基础。     

机织物三维仿真中组织模块化快速构建

在机织物三维仿真中,为快速实现各种组织织物的参数化仿真,根据纱线的交织特点,提出一种将经、纬纱分别划分为8个组元的模块化构建织物组织的方法。通过建立经纱和纬纱的组元矩阵来实现织物组织的构建。采用“0”和“1”组合唯一表示经纱和纬纱组元。通过对织物组织矩阵(布尔矩阵)进行行向“ ”运算和取反后进行列向“ ”运算,分别建立了布尔矩阵与纬、经纱组元矩阵之间的映射关系。采用MatLab软件设计参数输入界面、编程并仿真,结果表明：该方法可以快速构建机织物组织,并实现机织物在不同三维模型下的参数化仿真。     

基于纱线设计的织物外观仿真方法的研究

织物外观模拟方法是织物CAD系统开发的一项重要研究内容。为了提高织物外观的仿真模拟效果,提出了一种基于纱线设计的织物外观仿真方法,采用意匠格填充进行纱线的设计,并建立起相应的数学模型;还对纱线排列中的算法进行了分析。最后通过对模拟好的纱线按照密度和织物组织进行平铺,来模拟织物的外观。     

基于VRML-Java的机织物三维模拟系统开发

为了从组织结构上模拟织物的真实外观效果,建立了以椭圆形为纱线截面、三次B样条曲线为纱线屈曲形态的织物几何结构模型.在VB开发环境下.采用参数化设计方法.利用VRML和Java图形技术开发了机织物计算机三维模拟系统,介绍了系统的开发流程、特点及实现织物三维模拟的关键技术.系统生成的模拟图像文件体积小,网络传输便利,并能实时对模拟图像进行移动、旋转、缩放等操作,能在线交互输入纱线的颜色及光照效果等材质属性,瞬时改变织物的模拟效果.     

基于平移相减法的机织物组织识别

针对现有机织物组织识别方法适用范围窄、鲁棒性差的现状,课题组提出一种计算织物组织循环大小的平移相减算法(translational subtraction algorithm,TSA),并提出了一种基于TSA算法的机织物组织有效识别方法。该方法结合机织物图像不同方向的TSA算法和水平方向的亮度累加法获取织物组织循环宽度和纬线宽度,然后对机织物图像进行错位TSA算法,分析错位TSA曲线相位的周期性和大小,可以得到织物组织循环的纱线根数和飞数,最终获得机织物图像的组织意匠图。实验证明该方法对机织物图像光照、纹理和倾斜等干扰因素具有鲁棒性,能有效识别各种类型的机织物组织。     

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。