基于微波透射法测量织物含水率

织物的含水率是染整生产过程中的重要指标;应用微波技术检测织物的含水率,能在线实时准确测量,且可靠性好,抗干扰能力强,不易受到织物的颜色、结构等影响,并可检测织物内部的含水率,结果更具代表性;为了快速、准确地检测织物中的水分含量,基于微波透射法,设计了一套织物含水率在线检测系统,实现了对织物含水率在线无损检测;重点讨论微波测湿原理及方法,采用最小二乘法拟合直线,获得织物湿度与衰减量之间相互关系的标定曲线;实验结果表明;设计的装置可对含水率为30%～70%的织物进行有效的测量;测量精度高于士1%.     

基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法

提出了一种基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法。该算法首先对样本织物图像进行均值下采样处理,淡化和消除背景纹理对织物疵点检测的影响,然后将均值下采样处理后的图像经Frangi滤波器进行滤波,从而增强织物疵点部分以利于疵点的分割,最后对Frangi滤波后的图像进行阈值分割,分割出织物疵点部分。采用该算法对6种纹理织物进行处理,检测出26种疵点,92%的疵点能被准确的检测和定位,误报率为8%,检测效果较好。     

CAN总线在织机数据采集系统中的应用

介绍了CAN总线在织机数据采集系统中的应用,设计出一种基于CAN总线的织机数据采集板,并且给出了此数据采集板的硬件以及软件设计方案。     

基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法

针对图像检索,提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法。主要是在卷积神经网络（CNN）中加入哈希层,采用由粗到精的分级检索策略,根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的[m]幅图像构成图像池,计算池内图像与查询图像高层语义特征之间的欧氏距离进行精检索,达到最终的检索目的。提出方法将哈希层的损失作为优化目标之一,结合图像的两种特征进行检索,弥补了现有方法中直接利用CNN深层特征检索耗时、占用内存的不足。在印花织物和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出方法检索性能优于其他现有方法。     

基于小波域多尺度Markov随机场的织物印花图案分割

织物印花图案的分割是纺织印染工艺中一个非常重要的过程,为了提高纺织印花图案的分色精度,本文采用小波域的多尺度Markov随机场模型实现了织物印花图案的分割。该方法首先对图像进行预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解,在每一尺度的分割过程中利用了各尺度上的有关信息:特征场建模通过描述小波系数之间的相关性反映每一像素位置的特征属性,标记场建模通过考虑邻域标记间的相互作用反映图像分割的区域性。两种随机场建模以联合概率乘积的形式相互约束,共同作用于该尺度的分割过程。在分割过程中,从最低分辨率尺度到原始分辨率尺度逐次进行图像分割,低分辨率尺度的分割结果通过直接投影作为相邻的更高分辨率尺度的初始分割,最高分辨率尺度上的分割结果作为本文方法的分割结果。     

基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类

现有的小样本学习算法未能充分提取细粒度图像的特征,导致细粒度图像分类准确率较低。为了更好地对基于度量的小样本细粒度图像分类算法中提取的特征进行建模,提出了一种基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类算法。在特征提取网络上设计了一种自适应特征融合嵌入网络,可以同时提取深层的强语义特征和浅层的位置结构特征,并使用自适应算法和注意力机制提取关键特征。在训练特征提取网络上采用单图训练和多图训练方法先后训练,在提取样本特征的同时关注样本之间的联系。为了使得同一类的特征向量在特征空间中的距离更加接近,不同类的特征向量的距离更大,对所提取的特征向量做特征分布转换、正交三角分解和归一化处理。提出的算法与其他9种算法进行实验对比,在多个细粒度数据集上评估了5 way 1 shot的准确率和5 way 5 shot的准确率。在Stanford Dogs数据集上的准确率提升了5.27和2.90个百分点,在Stanford Cars数据集上的准确率提升了3.29和4.23个百分点,在CUB-200数据集上的5 way 1 shot的准确率只比DLG略低0.82个百分点,但是5 way 5 shot上提升了1.55个百分点。     

基于机器视觉的管纱污渍检测算法研究

针对管纱表面污渍的质量问题,提出基于机器视觉的管纱表面污渍检测算法。先对图像进行预处理以及Sobel算法处理,消除光照不均以及背景纹理的影响,再用双高斯算法增强目标与背景的差异,然后用灰度矩形法削弱背景的噪声,最后采用动态阈值的方法提取目标。实验结果表明,该算法对管纱表面污渍的检测有一定的准确性与实时性。     

基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度测量

为了精确地评价纱线的表观条干均匀性,提出一种基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法。首先通过图像采集装置获取纱线图像;然后对纱线图像进行亚像素边缘检测获取纱线边缘点集;利用开运算对获取的边缘点集进行处理,进而获得纱线条干的边缘;最后采用坐标直方图方法计算纱线平均直径和条干CV值。为验证方法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容式条干仪的均匀度检测及基于模糊C均值分类和Otsu图像法的检测结果进行了对比。结果表明:基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法与电容式的测量结果有着较好的一致性,证明所提方法可得到准确的结果。     

基于MATLAB的双机器人系统建模与仿真

提出一种基于MATLAB编程来实现双机器人系统仿真模型的建立方法。首先,根据D-H参数对双机器人系统中的四、六自由度机器人分别建立连杆坐标系,确定各连杆之间的坐标变换关系。然后,确定双机器人系统的坐标关系,方便在双机器人系统工作时,计算二者末端执行器之间的变换矩阵。最后,通过MATLAB编程建立双机器人系统模型,并按照协调操作步骤要求对系统机器人进行轨迹规划。通过对轨迹规划结果的分析表明:仿真建模方法可以反映实际机器人系统的位姿和轨迹。     

EM算法在纹理织物图像分割中的应用

提出了一种基于多特征值高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）期望最大化（Expectation Maximization,EM）聚类的图像分割算法.该算法采用YCbCr彩色空间提取每个像素点的颜色特征,选择像素点邻近的一个方块计算每个像素点的纹理特征,然后采用基于高斯混合模型的EM算法对图像每个像素进行聚类,根据聚类结果进行区域合并得到纹理织物图像分割的最终结果.通过和其他分割算法进行对比,此算法具有较好的分割效果.