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毛羽是评价纱线外观质量的重要参数之一,但现有的二维测量方法无法描述毛羽空间形态,使得测量结果与实际情况存在一定差别。文章介绍了多视角纱线图像采集装置的构建,对采集的多视角图像进行处理并构建纱线三维模型,对毛羽三维点云进行去噪、细化处理,从而实现对毛羽长度的精确测量。实验结果表明,本方法能有效地获取毛羽的三维信息并准确地测量其长度,与USTER?TESTER5条干测试仪、ZweigleHL400毛羽测试仪及FZ/T 01086—2020《纺织品纱线毛羽测定方法 投影计数法》标准的测试数据进行比较,进一步验证了这一方法的准确性和实用性。 相似文献
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为了更精确、连续地评价纱线的外观条干均匀性,提出一种基于序列图像的纱线条干均匀性测量方法。通过图像采集系统获取连续的纱线序列图像;根据模糊C-均值(FCM)聚类算法将图像进行阈值分割,得到纱线条干的二值图像;设定阈值去除图像中的孤立点、毛刺点,获得清晰的纱线条干图像,并计算图像中每行纱线直径。
为验证方法的准确性,对7 种线密度的紧密纺纯棉纱进行了条干测试,并将结果与USTER® Tester 5-S800 条干测试仪的测试结果进行了对比。结果表明:序列图像方法测得的纱线条干均匀性与USTER 条干仪的测试结果高度正相关,证明本文的方法是准确可行的。 相似文献
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为解决色纺纱线中有色纤维配比的经验性及耗时性等问题,在结合视频显微镜和图像处理技术的基础上,提出一种基于聚类算法的色纤维颜色分类及比例测定方法。首先将色纺纱线解捻获得色纤维,在轻微张力下排列在载玻片上,利用视频显微镜进行图像采集;然后采用投影方法定位色纤维,再提取出每根纤维中心线上的像素点,分别取所有像素点的R、G、B分量的平均值构成特征向量来表征该根纤维;最后将RGB模型的特征向量转换到L*a*b* 模型并通过聚类算法对色纤维进行分类,确定图像中各颜色纤维所占比例。实验表明:本文算法能够实现色纺纱线中色纤维种类的确定及比例测定。 相似文献