机织物组织自动识别技术

为实现机织物组织的自动识别,对织物表面反射图像进行纠偏和直方图均衡预处理,并按图像的经纬向灰度投影曲线实现织物组织点的定位。根据经纬向组织点灰度的相关性,求出织物组织的经纬纱循环数。通过比较组织循环范围内组织点的灰度均值来确定组织点的属性,并以组织点的灰度方差对组织点的属性进行验证。实现单循环组织识别后,再对多个组织循环内的对应组织点进行验证,以进一步提高识别的准确性。织物的测试结果表明,所提出的算法能够实现简单的机织物组织的准确识别,并能输出对应的织物组织图。     

基于Hough变换的机织物组织点自动定位

为实现机织物的组织识别,先要完成组织点的定位和识别。为克服传统的组织点分割方法的局限性,提出采用Hough变换检测织物图像中的经纱和纬纱的倾斜角度,然后对织物图像中的像素点进行坐标变换。在变换后的图像中对像素点进行按行按列灰度累加,通过确定累加曲线中的谷点即可完成织物的经纬纱分割。对经纱和纬纱分割结果进行合并,可得到机织物组织点分割结果。实验结果表明,所提出的算法对存在纱线倾斜的不同织物均可实现组织点的成功定位。     

混合色彩空间与多核学习的色纺织物组织点识别

针对色纺织物组织点参数特征提取困难的问题,建立了基于混合色彩空间与多核学习的色纺织物组织点自动识别算法。首先,将YUV、HSV和Lab 3种色彩空间中具有相同颜色属性的分量通道进行独立融合,并构建混合色彩空间;在此基础上,分别提取色纺织物组织点图像的局部纹理统计特征与三阶颜色矩特征,用于织物组织点特征参数的表征;最后,通过多核学习算法构建支持向量机,实现织物组织点特征的识别。实验结果表明,所建立的色纺织物组织点识别算法,不仅能够对府绸、斜纹与缎纹等典型结构的组织点进行有效识别,而且对于纤维种类、成纱工艺与织物组分的调整也具有理想的鲁棒性与普适性,其平均识别率达到91.2%。     

织物组织自动识别的方法研究

根据手工识别织物组织的原理,通过比较织物组织点与周边组织点宽度信息来对织物图像中的组织点性质进行识别,并利用组织点的排列规律对不易辨认的组织点进行推理确认,形成组织图,实现了对织物组织结构的自动识别。     

织物组织自动识别的方法研究

根据手工识别织物组织的原理,通过比较织物组织点与周边组织点宽度信息来对织物图像中的组织点性质进行识别,并利用组织点的排列规律对不易辨认的组织点进行推理确认,形成组织图,实现了对织物组织结构的自动识别.     

机织物组织点的自动识别研究

探讨了一种杌织物组织点的自动识别方法.先利用滤波窗口从水平和垂直两个方向分解织物图像,经过合理的二值化和数学形态学处理,确定组织点的位置;再利用每行(列)纱线的平均灰度变化及单个组织点图像经纬向纹理特征,判断组织点类型,输出机织物的组织图.通过对平纹、斜纹和缎纹3种基本组织不同试样的试验,结果表明该方法可以自动识别出机织物组织点类型.     

基于Tamura纹理特征的织物组织识别算法

针对目前织物组织的识别主要依赖人工而导致效率低下的问题,研究并设计了一种基于Tamura方向度纹理特征的织物组织识别算法。该算法通过将Tamura纹理特征中的方向度、形态学运算以及高斯模糊有机结合,成功生成经纬组织点分布图以实现织物组织识别。通过计算织物组织图的Tamura方向度特征值提取了纹理信息,利用纹理信息结合数字图像处理技术获得组织点分布。实验证明,针对具有较强纹理信息的织物组织,特别是经纬纱线颜色相近的织物,该算法能够很好地实现识别效果。     

条格织物组织识别中的图像分割方法

针对条格组织的特点，运用K-均值算法对从织物图像中提取的纹理谱统计特征进行分类，提取出条格组织中不同织物组织结构块，从而将这类组织的织物图像分割成一系列简单图像，使织物组织的识别过程大大简化。     

利用模糊C-均值聚类分析法实现织物组织结构自动识别

文章提出了一种新的有效的织物组织结构识别算法.用彩色扫描仪输入紧密织物组织的灰度图像并将其转换为数字文件,然后通过灰度图像形态学处理获得增强图像.基于纱线间隙和经纬纱交叉区的存在,通过一阶和二阶的统计量可获取4种区域结构特征.利用模糊C-均值聚类分析法得出识别经纬浮点的非监督的判别准则.实验材料包括平纹、斜纹和缎纹织物,实验结果表明这3种基础组织结构模式可以得到有效识别.     

羊毛衫横纵密度的自动识别

 羊毛衫织物组织的密度识别目前还未有成熟算法。本文就此展开研究,提出了一套基于极值簇的密度自动识别方法。首先计算任意识别区域的实际尺寸,采用线性方法对图像进行增强处理;进一步提出极值簇融合算法,抽取图像中线圈圈柱及空隙部分产生的灰度峰值簇及谷值簇,并将同一位置的同类极值簇融合,以绘制能显现图像变化规律的横向及纵向灰度极值簇融合图;最后给出了通过灰度极值簇融合图计算羊毛衫织物组织横纵密的公式。通过MATLAB7.0编程验证本文算法,得出其对纯色平纹、罗纹组织识别准确率大于98%的结论。     

图像变换在多臂织物组织设计上的应用

传统的织物组织设计是通过对织物组织的穿综、纹板的修改来设计新组织,它要求设计者具有很好的设计经验,而且需要设计者通过鼠标以逐点点击的方式来设计新组织。基于图像变换的技术理论,提出了一种与传统设计不同的方法,从现有的织物组织图像出发,根据图像的扭曲、错切、剪贴等变换原理,对组织图像进行变换,再对变换后的组织图像进行识别,得到具有不同变换特征的新组织。通过选定不同的变换方法和参数,可以在短时间内由一个现有组织变换出多个新组织,操作简单,设计效率高,为多臂织物组织设计提供了一条有效的设计途径。     

Weave pattern recognition by measuring fiber orientation with Fourier transform

An effective method based on measuring the fiber orientation of yarn floats with two-dimensional Fourier transform (2-D FFT) is proposed to recognize the weave pattern of yarn-dyed fabric in the high-resolution image. The recognition process consists of four main steps: 1. High-resolution image reduction, 2.Fabric image skew correction, 3.Yarn floats localization, 4. Yarn floats classification. Firstly, the high-resolution image is reduced by the nearest interpolation algorithm. Secondly, the skew of the fabric image is corrected based on Hough transform. Thirdly, the yarn floats in the fabric image is localized by the yarns segmentation method based on the mathematical statistics of sub-images. Fourthly, the high-resolution image is corrected and its yarns are segmented successively according to the inspection information of the reduced image. The fiber orientations are detected by 2-D FFT, and the yarn floats are classified by k-means clustering algorithm. Experimental results and discussions demonstrate that, by measuring the fiber orientation of yarn floats, the proposed method is effective to recognize the yarn floats and the weave pattern for yarn-dyed, solid color, and gray fabrics.     

基于彩色图像的灰度仿真数码提花织物设计

为了在灰度仿真提花织物设计中保留数码图像的色彩信息,提出一种基于多组纬的灰度仿真提花织物的设计原理和方法。结合数码提花织物分层组合模式和全显色组合结构设计方法,通过分色然后组合的方法,可以将彩色效果的数码图像直接用于灰度仿真提花织物的设计,该方法采用多组灰度效果的丝线来还原数码图像的灰度效果,实现了提花织物对数码图像灰度效果的仿真设计。另外,由于获得的灰度仿真提花织物的分层结构保留了分色信息,若将灰度丝线换成有色丝线,则可以设计各种彩色效果的数码提花织物。采用该方法设计的织物能满足大批量生产的技术要求,为数码提花织物的设计创新提供了新的借鉴。     

数码提花双面像景织物的设计与开发

为了设计和开发一种全新的数码提花双面像景织物,在原有数码提花单面像景织物设计基础上,引入了贾卡梳栉编织结构的概念,建立了计算机织物组织自动识别系统,提出了数码提花双面像景织物设计原理和生产技术要点并用于指导生产。实践证明,应用计算机控制将两幅不同图案的数码提花像景单面织物结构合成、生产,成功地设计开发了一种全新的具有完整图案、色彩丰富、层次细腻的数码提花双面像景织物。     

利用表里接结结构的双面异效小花纹织物设计

针对小花纹织物一般只具有单面效应的问题,通过对双面异效小花纹设计原理的分析,提出一种基于表里接结结构的双面异效小花纹织物的设计方法,该设计方法通过双面小花纹组织和配色模纹两种途径完成。第1种途径首先设计织物正反面小花纹组织,然后通过表里接结的方式将织物正反面连接起来;第2种途径首先设计织物正反面组织,然后将组织分别与正反面色纱配合形成双面配色模纹小花纹,最后通过表里接结的方式将正反面连接起来。这2种途径均应用表里接结的设计原理,且织物正反面设计时相对独立,突破了重组织的限制。     

丝绸提花图案的单色渐变显像原理和方法

为在经纬同色的普通丝绸提花织物上表现各种艺术图案,根据丝绸织物的特点,借助数码技术,对丝绸提花图案的单色显像问题进行初步的探讨。以本色提花丝绸织物为例,针对具有类似手绘渐变效果的一类提花图案,通过图形处理与构建组织模型等方法,重点研究在经纬同色的丝绸织物上,以独具视觉特点的形式将此类图案表达出来的设计原理和方法,并通过产品试织,初步讨论了基于组织结构配置使单色提花丝绸织物的光泽度与明度发生变化,从而获得图案渐变效果的具体方法与途径。