基于图像分解的织物组织自动识别

利用维纳滤波从水平和垂直两个方向分解织物图像,经过合理的二值化,分别获得包含经纱和纬纱特征信息的子图像,从而计算经纬纱密度等参数.综合子图像的部分信息,可以确定织物组织点的位置,再利用每个组织点区域内经纬向纹理特征,判断织物组织类型.经过对平纹、斜纹、缎纹3种基本组织布样的实验,表明该方法可以很好地识别织物组织类型.     

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.     

基于VB和MATLAB混合编程的可视化数据采集与处理软件的研究

基于VB与MATLAB混合编程技术,将试验控制、试验数据采集、试验曲线的自动拟合生成、报表打印以及试验查询集成在一起,开发与研究可视化数据采集与处理软件．真正实现智能化的试验操作与管理,大大提高了试验的准确性和科学性,具有重要意义,并具有良好的应用前景．     

基于极化分集的DF机会中继协作通信系统性能分析

提出对机会中继协作通信系统节点配置极化天线,实现节点到节点无线信号的极化分集,达到通过改善通信链路质量来提升DF机会中继协作通信系统整体性能的目的。由于电磁波信号在传播过程中经过地表及障碍物多次反射、折射、散射以及极化偏转,协作节点和目的节点配置的极化天线接收到的两路极化分集信号具有一定相关性和功率不平衡特性。研究了极化分集信号存在相关性和功率不平衡特性对机会中继协作通信系统性能的影响。结果表明,即使两路极化分集信号具有一定的相关性和功率不平衡特性,DF机会中继协作系统在相同信噪比和相同的信道衰落环境下,性能指标也优于未采用极化分集技术的DF机会中继协作通信系统。     

贴近产业搞科研落地生根做服务浙江理工大学胡旭东教授团队助推我国纺织机械产业"升档提速"

"天衣无缝"说的是神话里,仙女的衣服看不到衣缝.浙江理工大学胡旭东教授团队的一项发明,真正实现了"无缝制衣",只需在电脑面板上输入参数,按下机器按钮,从丝线到成衣便一气呵成.这项"高性能无缝纬编智能装备创制及产业化"成果,获得了2020年度国家科技进步奖二等奖.