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基于平移相减法的机织物组织识别
引用本文:王泽民,刘妹琴,樊臻,张森林.基于平移相减法的机织物组织识别[J].轻工机械,2018(5).
作者姓名:王泽民  刘妹琴  樊臻  张森林
作者单位:浙江大学电气工程学院
摘    要: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。

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