高速经编机的网眼织物变形分析

经编网眼织物的设计研究主要是对垫纱数码及穿纱规律等归纳性设计方法的讨论,缺乏对网眼织物真实外观形态的模拟。因此,文章分析了常用的网眼织物组织结构的垫纱运动,进而明确网眼织物变形的主要原因为线圈间的力学作用;建立了基本的线圈模型,以六角网、菱形网和方格网3种网眼织物为实例进行力学分析,阐述网眼的变形原因并得到其模拟仿真的效果图;对高速经编机的网眼织物变形分析为工艺生产提供了网眼形态预测的理论依据,将节省工艺生产的时间。     

应用线圈模型的羊毛衫组织搭配与变形模拟

为解决羊毛衫花型设计复杂以及现有CAD 软件只能通过意匠图设计花型,呈现不出实物效果等问题,根据羊毛衫线圈的形态特征建立成圈、集圈、移圈和浮线的线圈结构模型;分析了不同类型线圈组合后的纱线连接方式,提出了组织搭配原则和纱线排列的逻辑关系;结合弹簧质点模型研究了羊毛衫不同线圈相互牵扯所产生的变形,分析质点受力并模拟线圈的变形;利用建立的线圈模型、组织逻辑关系和力学分析模型在VC++ 语言下实现羊毛衫的CAD 基础开发,并通过OpenGL 的渲染使二维模型具有三维仿真效果。这款CAD 可直观地由线圈模型直接设计羊毛衫的花型并进行变形模拟和三维仿真,使设计出的花型更具有实物效果。     

基于卷积神经网络的楚国纺织品服装元素迁移

文章以楚国纺织品为研究对象，通过目标内容图轮廓提取和线条增强，生成具有楚国纺织品风格的图像；提出基于VGG-19优化模型的楚国纺织品纹样图像迁移方法，克服了图案组合创新设计、自动提取数量少和资源大量损耗等困难。研究表明：该算法在楚国纺织品风格迁移中的表现优于现有方法，保留了纺织品艺术风格的完整性，并成功地将迁移的纹样应用到不同的服装品类中，有利于传承和发展中国优秀传统服饰文化，为服装设计者降低了试错成本并提供新的思路。     

贾卡经编织物花纹图案的自动识别

在一般的花型设计和检测印染织物花型是否走样的过程中,都需要将花纹提取出来。为了快速地将织物花纹图案提取出来,提高花纹设计效率,本文主要基于织物图像的颜色特征,对织物图像建立高斯混合模型,然后根据后验概率的排序大小,并对织物图像的不同层次进行相应的标注,从而标记出所需的织物花纹。结果表明:该方法能有效地将完整的花纹提取出来,准确度高,速度快,具有一定的实用价值。     

多梳拉舍尔花边花型设计的艺术性探讨

以多梳拉舍尔花边为主,从花边纹样造型设计、纹样构成设计、花型色彩设计结合多梳拉舍尔机型的工艺特点,详细阐述了此类条状花边花型的设计方法。     

MATLAB在经编织物几何特性探讨中的应用

本文主要介绍了经编织物的线圈几何结构及其应用性;用MATLAB语言模拟出真实的线圈及组织结构;分析编链组织,建立起相应的模型,实现在模拟出的织物上进行仿真,并与实际结构进行比较。     

纬编与经编织物线圈建模与仿真分析

分别探讨了纬编线圈和经编闭口线圈的结构,建立了相应的数学模型,在VC++平台下进行仿真分析,并在此基础上设计出较为复杂的织物效果。综合阐述了纬编和经编线圈的建模原理,为织物生产设计及进一步仿真提供了思路。实验表明:建立的模型曲线平滑,能形象地表达线圈的真实客观形态。     

印花图案智能检索系统开发研究

为了充分利用印花图案的广泛资源,探索"互联网+"背景下印染企业的信息化道路,探讨了印花图案智能检索系统的开发设计。结合印花图案的特点,采用基于内容的图像检索方式,利用颜色累积直方图提取颜色特征,并用小波变化能量算法提取纹理特征,最后使用卡方距离作为印花图案间相似度测量。运用MFC的可视化界面和Open CV视觉库作为本系统开发设计的工具。实验结果表明:本系统基本实现印花图案智能检索功能,提出的方法检索速度快,准确度高,具有一定的实用价值。     

基于改进的小波分解织物疵点检测

采用小波分解的改进方法，运用二维离散小波变换进行分解，有效地从图像中提取信息，分析织物的纹理特征并进行相应处理，实现目标图像的特征提取和输入LMBP神经网络进行学习训练。实验结果表明，对油污、破洞、断经、断纬能比较准确地识别和定位，可快速有效地进行织物疵点检测。     

纱线毛羽路径匹配追踪检测

针对现有纱线毛羽检测方法无法有效检测弯曲毛羽和交叉毛羽的缺陷,提出一种基于图像法的纱线毛羽路径匹配追踪算法。将采集到的纱线毛羽图像通过预处理、骨干化处理获取毛羽骨干图像,以毛羽端点作为起始点,对其八邻域像素点进行判断获取新的毛羽路径点,重复对毛羽路径点邻域判断直到没有毛羽路径点存在。对毛羽交叉出现多路径点的情况,提出交叉匹配值指标,即根据毛羽交叉点前部分相邻毛羽路径点间斜率并分配动态权重得到毛羽局部斜度,利用交叉匹配值对多路径毛羽点进行匹配获取新的毛羽路径点,通过本文毛羽追踪方法获取毛羽像素数量并转化为毛羽长度。与人工法和投影法检测结果对比表明:本文毛羽追踪检测结果与人工检测毛羽结果误差在4%以内,有效解决了交叉毛羽和弯曲毛羽追踪检测问题,提高了纱线毛羽的检测准确度。