纬编针织物疵点的图像分割方法

分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.     

基于Labview的针织物疵点检测

介绍一种基于Labview的针织物疵点检测系统与方法.其采用Labview软件并结合Matlab编程,首先对采集的针织物图像进行中值滤波和二值化处理,接着采用db小波分解图像,最后对分解后的经向和纬向纹理子图像分别提取特征值,由此检测和识别疵点.实验结果表明此方法可以有效地检测平针、罗纹和双罗纹针织物的常见疵点.     

基于Radon变换和坎尼边缘检测的倾斜车牌校正方法研究

为了解决车牌倾斜对字符分割和字符识别带来的不利影响,文章基于Radon变换的思想,先利用Canny边缘检测器检测车牌边缘,再利用Radon变换搜索构成车牌矩形的直线段,并计算其倾斜角来校正倾斜车牌.测试结果表明该方法能准确地检测出图像的倾斜角,并取得良好的效果.     

打卷及氨纶含量对涤/氨纬编针织物蒸汽烫缩率的影响

以小载荷长时间持续作用模拟涤/氨纬编针织物打卷过程,实验分析了载荷作用时间对涤/氨纬编针织物蒸汽烫缩率的影响,并实验分析了氨纶含量对涤/氨纬编针织物蒸汽烫缩率的影响.实验结果表明:随着小载荷作用时间增加,涤/氨纬编针织物的蒸汽烫缩率呈现增加趋势,为满足服装加工对烫缩率的控制,应尽可能减少涤/氨纬编针织物的打卷状态保持时间.同时,随着氨纶含量的增加,纵横向蒸汽烫缩率呈现降低趋势,基于此,可通过改变氨纶含量来控制涤/氨纬编针织物的蒸汽烫缩率.     

纬编针织物在计算机中的三维仿真

为真实模拟纬编针织物的结构,通过分析纬编针织物的物理模型,在三维Pierce线圈模型基础上,引入B样条及椭圆描述线圈,从而建立三维几何线圈模型.根据纱线线圈的中心线走向,将线圈分为两个部分:弧段和圈柱,弧段(如针编弧、沉降弧)用椭圆描述,圈柱用三次B样条曲线模拟.最后利用OpenGL结合VC++模拟针织物的结构,并实现光照效果.试验结果表明:采用该模型及实现方法,模拟效果比单独采用三维Pierce模型、B样条模型更加逼真.     

一种增强模拟纬编针织物外观真实感的方法

为增强模拟纬编针织物外观的真实感,在已有三维线圈模型的基础上,通过引入球的极坐标方程和基于类正态分布函数的随机方法计算毛羽模型控制点,构造曲线模拟毛羽走向,控制构建股线的单纱根数和弯曲度,从微观结构上使线圈模拟更为逼真.最后对已生成的线圈图像进行特征像素提取,计算最小重复周期,使其满足四方连通性,形成纬编针织物外观纹理.     

基于Canny算子和Radon变换的证件图像倾斜校正

倾斜的证件图像不利于识别,为此提出一种基于Canny算子和Radon变换的校正方法。该方法首先使用Canny算子进行证件图像边缘检测,然后利用Radon变换计算出图像的倾斜角度,最后用双线性插值算法进行图像旋转校正。在Matlab平台对该方法进行了仿真实验。实验结果表明,该方法能够准确、高效地对证件图像进行校正。     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

基于计算机视觉的织物疵点自动检测

用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进行检测识别.实验结果表明,用这种方法识别织物疵点,识别率可达到98%.     

一维小波检测和反演二维空间中Radon变换的奇性

在二维空间中,基于Radon变换的理论,以小波变换作为工具,及利用此分片光滑函数积分线旋转变化时得到的、Ra-don变换的奇性传播规律,得到Radon变换的奇性反演公式。检测分片光滑函数Radon变换的奇性曲线,并根据原函数与其Radon变换奇性的关系;利用Legendre变换的对合性质来反演出原函数的奇性曲线。