织物起球等级客观评估的图像采集方法

研究了织物起球等级计算机视觉评估中单侧向照明、圆周向照明及多角度投影这3种方式下起球图像采集原理,并进行了包括规则、不规则及深色等多种织物起球图像采集的可靠性列表比较及分析.结果表明:圆周向照明采集方式为最佳方式;基于特征向量分析对多角度投影起球图像进行合成,是一种可行的采集方式;最适合起球图像评估的织物类型为非深色规则纹理织物.     

用图像分析技术评价织物起球

首先采用图像分析技术对起球织物的图像进行预处理;其次以织物起球总面积M和起球形态S等指标定量地综合评价织物的起球状况;最后以针织物为例,通过实验验证此方法的可行性.     

织物抗起毛起球新技术现状分析

介绍了目前一些纺织品的起毛起球成因,分析了纤维、纱线、织物、加工及服用等因素对起毛起球的影响。根据不同种类的纤维和织物(棉麻、涤纶、腈纶、毛),提出了相关的抗起毛起球新工艺。     

基于三维扫描技术检测针织物的起毛起球特征值

利用三维扫描仪获取了针织物表面坐标数据,在等间距网络规整预处理和小波分析降噪处理后,研究了毛球与背景分离的方法,并通过相关算法和计算机处理获取了毛球的个数、面积和体积等特征值.试验结果表明,该方法可以自动检测针织物起毛起球特征值,具有较高精度和较好可视性,并且不受针织物色彩及纹理的影响.     

应用图像分析技术评估织物起球等级

探讨了应用图像分析技术对织物起球进行客观的等级评估.首先介绍了应用Wold分解纹理模型从织物图像中分离出毛球信息,然后对提取的毛球信息进行阈值化处理,再以毛球的面积百分比、总数和分布等三个特征指标对起球等级进行客观评估.运用上述技术途径对素色、印花及色织的简单与复杂组织等7种织物样品进行起球等级的客观评估,结果与专家的人工主观评定极为吻合.     

神经网络技术在精纺粗花呢起毛起球等级评定中的应用

以精纺粗花呢纯毛织物为例,探讨纤维、纱线、织物结构因素及后整理工艺条件对精纺粗花呢织物起毛起球的影响.采用BP神经网络方法,建立纱线和织物结构参数与织物起毛起球性之间的关系.根据各种影响因素的变化预测精纺粗花呢起毛起球等级.     

复杂纹理织物的起球图像采集及预处理方法

针对织物起球等级客观评估中复杂织物纹理干扰起球图像分割的问题,提出一种新的起球图像采集及预处理方法.首先采集同一织物的多角度光照投影图像,该图像混合有不变场景的复杂底纹和光照投影变化的起球信息;然后应用独立成分分析方法,对多角度光照起球图像进行独立成分分解;再利用频谱特征分析方法分离出属于织物底纹的独立分量,以重构出滤除织物复杂底纹的起球图像.试验结果表明,该方法能有效地滤除各种起球织物图像中的复杂底纹,为复杂纹理织物的起球等级客观评估提供可能.     

基于LOG算子的起球织物切面轮廓线提取

LOG算子对起球织物切面轮廓线的提取进行了分析。首先介绍LOG算子的基本思想和离散LOG算子的构造，然后比较了LOG算子和经典算子边缘检测的效果及如何选定LOG算子的平滑程度，最后利用零交叉检测和线性插值提取轮廓线的高度。实验征明这种方法是非常有效的。     

精纺毛织物抗起毛起球性能研究

对每种织物样品进行不同次数的刷磨后测试其起球个数,并通过摩擦次数-起球个数曲线分析精纺毛织物的起球特性.实验结果表明,如果没有毛刷的作用,仅靠摩擦精纺毛织物则不易起球;随着刷磨次数的增加,织物表面的起球数先增加,在到达一个峰值后又逐渐减少;织物组织结构和纤维的性质对起球程度影响比较大.     

兔羊毛机织物起球特点与影响因素探讨

起球是影响织物服用性能的主要因素之一。本文采用YG502型园轨迹织物起毛起球仪,对50/50兔羊毛机织物进行磨球,并通过投影显微镜观察磨球次数与球体结构形态、球体密度和数量的关系,同时,就起球的影响因素,包括茸毛高度、定型程度、以及化学树脂整理剂及柔软剂进行研究。显微镜观察发现,50/50兔羊毛机织物球体中2/3以上纤维是兔毛纤维,而球芯则以较粗的羊毛纤维为多。为综合考虑球体大小、数量和纤维纠缠密度对感官的影响,提出了起球程度评价指标——等价面积值,其较传统五级分类法更为客观,准确。 对织物起球过程的研究表明,由茸毛转为球体的临界磨球次数为10～20次;磨球20～200次是球体大量形成时期;之后球体形成减少;磨球1000次以后落球开始。此规律可由起球曲线反映。试样经优化处理后,其起球曲线变化趋势基本不变,但绝对值与相对变化率均较原样对应值为小。 本研究显示定形与起球关系不明显;降低绒毛高度、添加一定浓度的树脂对减少起球效果明显,柔软剂的添加则可增加起球机会。此实验结果对生产上正确应用剪毛工艺、树脂和柔软剂添加与保持优良织物外观和手感的关系处理具有重要的指导意义。     

Image Analysis of Fabric Pilling Based on Light Projection

The objective assessment of fabric pilling based on light projection and image analysis has been exploited recently. The device for capturing the cross-sectional images of the pilled fabrics with light projection is elaborated. The detection of the profile line and integration of the sequential cross-sectional pilled image are discussed. The threshold based on Gaussian model is recommended for pill segmentation. The results show that the installed system is capable of eliminating the interference with pill information from the fabric color and pattern.     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

织物起球标准样照的图像分析

探讨了运用图像分析技术对织物起球程度做客观和定量的描述．首先对精梳毛织物的起球标准样照进行处理分析，然后提取织物起球的特征参数，分析特征值与起球等级间的相关性，再选取相关性较好的3个特征参数，归一化处理后建立特征向量模板，最后对实际织物图像进行分析处理，提取表征毛球特征的参数值描述实际织物起球信息，运用最小距离法时实际织物起球等级进行客观评定，结果与主观评定的结果一致．     

织物图像中起球特征值的提取与分析

研究了织物图像中的起球特征值与起球等级之间的关系.对13个起球特征如毛球个数、毛球面积、毛球体积、毛球分行维等进行描述和提取,对15幅织物图像中的特征值与起球等级的相关性、可分离性和近似函数关系进行了分析.根据分析结果,选取10个特征值作为起球等级客观评定的依据.     

Assessing the Pilling of Fabric by Image Analysis

In this paper, firstly, the image of pilling was pre - pro-cessed by image analysis technique, which based on the image's gray- scale statistical characters or mathemati-cal morphology. Then, the pilling of fabric was assessed synthetically by the size of pilling A,number of pilling N and morphology of pitting S. At the end, we tested the practicability of this method by testing knitgoods as a sample, and the result was satisfiable.     

基于模糊聚类分析的织物质量分级方法

织物性能的分类、分级信息是纺织品质量评估的直观表述。在织物客观评估的基础上，提出了基于减法聚类与模糊C-均值(FCM)聚类的集成方法用于纺织品质量评估分析。该方法以减法聚类算法得出的样本的最佳分类数为基础，用FCM聚类算法得到具体的分类结果。将聚类中心的特征值之和定义为分级指数，进一步用于解决织物质量的分级问题。通过对法国鲁贝高等纺织工程学院自织的43块棉针织物的分析，证明了以上方法在处理纺织品质量分类、分级问题中的有效性。     

基于边缘检测和小波分析的布匹瑕疵检测方法

针对常见的布匹瑕疵检测方法对破洞、油污检测不敏感的缺点,提出了一种将图像边缘检测和小波分析相结合的检测方法。该方法根据瑕疵边缘变化的差异,通过改进的Canny算子提取布匹边缘特征,识别出油污;选用最佳小波对非油污图像分别在水平、垂直方向进行三层分解,提取水平和垂直方向高频图像的特征值(能量、方差和极差),得到图像纹理频谱相应特征值的分布情况;对特征值归一化并设置相应的阈值,即可得到不同的特征向量,从而实现对断经、断纬和破洞的实时检测。实验表明,该方法的检测速度快,准确率高,可以满足检测要求。     

Evaluation of Fabric Pilling Using Light Projection and Image Analysis Techniques

A new instrument based on light projection and image analysis techniques for assessing fabric pilling is presented. This system can automatically detect the pills from the successive sections of the fabric surface, which can make up for the limitation of both the gray level image -analysis techniques and laser triangulab'on techniques. The test of a large number of worsted wool fabric samples shows that it can objectively characterize the degree of pilling by using fuzzy sets and has good accordance with human visual inspection.