纱线毛羽特征参数提取算法研究

提出了用于对纱线毛羽特征参数提取的多区域轮廓跟踪算法,该算法是在链码法轮廓跟踪算法的基础上,对跟踪方向进行调整,并对已跟踪完成的纱线区域进行区域填充.实验表明,该算法不但可以对任意条纱线进行轮廓跟踪及特征提取,而且得到的边界曲线封闭连续,只有单像素宽,提高了特征提取的效率和精度.     

图像处理技术在纱线毛羽检测方面的应用

数字图像处理技术是一种可用于纱线检测的新型测试手段,通过计算机图像处理与分析可实现纱线外观的数字化表征和测试自动化。着重介绍了国内外数字图像处理技术在纱线毛羽方面的发展应用现状,并对基于数字图像处理技术的新型测试方法与传统的检测方法进行了比较和分析。与传统的方法相比,基于图像处理技术的纱线检测方法具有客观、快速、准确等优点,是纱线外观检测领域的一个重要发展方向。     

纱线毛羽的分布特征与试验样本容量

文章围绕国家标准《纱线毛羽测定方法——投影计数法》中确定试验样本容量的原理,首先对纱线毛羽的分布规律,包括纱线上毛羽的出现规律和纱线毛羽伸出长度的规律等作了探讨。在这基础上指出了样本容置应考虑的方面,阐述了对每次测定应有的纱线片段长度,每个卷装纱线测试的次数和每批量需要样品卷装数的确定根据和计算方法。     

对纱线反复络筒的毛羽研究

毛羽是衡量纱线的重要指标之一，它产生于细纱工序，主要增长干络筒工序。本文通过对棉纱、腈纶和两种不同捻度的毛纱进行反复的络筒实验，摸索络筒次数和络筒方向对筒子纱线毛羽的影响，发现了一定的变化规律，研究结果对有效地控制纱线毛羽有一定的借鉴作用。     

浅析纱线毛羽的成因及其降低措施

较系统地阐述纱线毛羽产生的原因、危害,并提出降低纱线毛羽的一系列措施,对纺织企业改善纱线质量,降低布面纱疵有一定的参考意义.     

纺纱工艺与纱线毛羽关系的探讨

纱线毛羽直接影响织物的品质,对织机织造效率影响较大.针对原材料、前纺工序对毛羽的影响极大,其中细纱工序、络筒工序是毛羽形成的主要阶段,提出相应的控制办法.     

浅谈半精纺羊绒纱线的毛羽控制

论述了毛羽的基本概念和分类,对影响羊绒沙线毛羽的原因进行了分析,并对细沙前后各工序提出了具体控制措施。     

乌斯特3型纱线毛羽测试的应用研究

从毛羽测试目的着手,介绍乌斯特3型毛羽测试原理及特点,对某些术语做了解释,如毛羽H、毛羽不匀率CV_h、毛羽最大最小值等。图示说明了毛羽的变化图、波谱图、变异-长度曲线,频率分布图及其对纱线表面结构进行分析的价值。     

一种基于灰度特征的快速识别定位算法

以动态连续图象的实时识别与定位为应用背景，提出了一种简单的快速识别定位算法，该算法以列扫描灰度特征差异为基础，可以快速地识别出目标，最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

赛络菲尔纺降低细纱毛羽的研究

以赛络菲尔纺纱技术原理的基础，在实验小型细纱机的基础上设计安装了一套赛络菲尔纺纱装置，并以此装置纺出相同细度的赛络菲尔纱和普通环锭纱，测试发现赛络菲尔纱具有更优良的性能，并且有明显减少毛羽。文中同时从理论上探讨赛络菲尔纺纱的结构特点与降低毛羽的关系。     

基于模板匹配的选票图像识别研究

为适应人们对选举自动化程度和结果的准确性要求的不断增高 ,在第一代计算机控制和管理的投票系统(CCMVS )的基础上研制了第二代选举系统 (CCMVS )。这是目前国内第一套基于图像处理和识别的网络化选举系统。该文研究了 CCMVS 中的图像识别技术。针对选票特点 ,提出了自适应的逻辑模板匹配算法。较之以前的物理模板匹配法 ,该算法不用提前制作选票模板 ,简化了识别过程 ,提高了识别的可靠性 ,降低了对机械精度的要求。实验结果表明 ,借助简单的特征量集合 ,可以准确迅速地完成选票信息码的实时识别。     

基于计算机图像处理的板形识别研究

提出了一种基于计算机图像处理的板形识别方法。首先对输入系统的图像进行中值滤波去噪预处理;再 通过Canny算子检测图像的边缘;用Hough变换提取钢板板形特征;最后根据板形特征应用分类决策树实现对钢 板板形的分类。实验表明该方法能有效地识别出钢板的单边浪、双边浪、中间浪和边中浪。     

基于Matlab的边缘检测技术设计图像分类器的研究

对Matlab6图像处理功能及利用其工具箱的Sobel边界检测算法和利用该算法实现的两种外形相近的农产品的图像识别分类器的设计进行了介绍。     

基于计算机图像处理的板形识别研究

提出了一种基于计算机图像处理的板形识别方法。首先对输入系统的图像进行中值滤波去噪预处理;再通过Canny算子检测图像的边缘;用Hough变换提取钢板板形特征;最后根据板形特征应用分类决策树实现对钢板板形的分类。实验表明该方法能有效地识别出钢板的单边浪、双边浪、中间浪和边中浪。     

基于音频语谱图像识别的广告检索

随着中国广播电视事业的快速发展,对广播电视进行广告监测的重要性越来越突出。该文提出了一种基于音频语谱图像识别的广告检索方法,该方法把每个广告片段的音频转换成语谱图像,并通过boosting训练算法,从中提取可区分的、适合索引的特征以训练分类器。检索时,通过特征对齐,采用基于期望最大化(expectation maximization,EM)的迭代方法识别最匹配的广告。实验结果表明:该方法可以快速准确地从广播电视中检索到广告,而且具有很好的鲁棒性,基于该方法开发的广播电视广告监测系统已经得到了实际应用。     

基于特征提取的健美操分解动作图像自适应识别方法

为了解决传统方法容易受运动速率、光照情况、遮挡、复杂背景等的影响,导致识别结果鲁棒性较差的问题,通过特征提取方法研究了健美操分解动作图像自适应识别问题。通过时间能量金字塔把视频序列划分成若干段,得到结果中动作并非全为健美操动作,含大量干扰信息,通过背景消减法对进行健美操运动的人体目标进行提取,进行进一步处理,得到人体轮廓的二值图像序列,求出轮廓外界矩形宽度和高度之比,依据宽高比获取关键帧,通过拉普拉斯法求解相邻差异帧与间的光流,降低背景杂波产生的影响。针对关键帧提取特征向量,通过相似性检测对待识别健美操分解动作图像和提取特征进行匹配,设定相似性阈值,将相似性高于阈值的图像作为识别结果。结果表明：所提方法对单人健美操视频数据库的识别准确率高,仅存在一定程度的混淆;所提方法对含不同场景的复杂数据库的识别准确性和其它方法相比最高。可见所提方法受外界环境干扰小,可保证高识别精度。     

基于AE技术与HHT的环锭纱拉伸断裂过程研究

在常规纱线拉伸强力仪上采用自主搭建的声发射检测系统,分别采集涤纶长丝和环锭纱在拉伸破坏过程中的声频,利用Matlab软件编制Hilbert-Huang transform(HHT)程序对采集的信号进行分析与处理,以获取纱线拉伸过程中各破坏源的时频特征。分析结果表明,AE信号经HHT可识别涤纶环锭纱拉伸过程所涉及的纤维断裂和纤维滑移2种模式,其特征频率分别为30,20kHz和6,3kHz,本研究为纱线拉伸断裂机理的分析和进一步的延伸研究提供一种有效方法。     

基于肤色特征的色情图像识别算法

随着网络技术的普及,互联网上色情图像的传播严重地影响青少年的身心健康。为了杜绝互联网上色情图像的传播,结合色情图像的肤色特征,在肤色模型的基础上提出了基于肤色特征的色情图像识别算法。实验表明该算法识别效率较高,具有一定的实用性。