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题名基于摄像头采集和图像处理的机织物密度检测
被引量：8
- 1
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作者
周果
李湘宁
徐欢
黄中和
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机构
上海理工大学光学与电子信息工程学院
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出处
《上海理工大学学报》
EI
CAS
北大核心
2007年第2期171-174,共4页
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文摘
采用CCD摄像头拍摄机织物图像,根据其特性进行图像处理,自动寻找条纹方向并旋转图像.通过运用误差处理的方法,得到精确的织物经纬密度.研究结果表明,拍摄一幅图像即可快速得到织物的经纬两个方向的密度,比傅里叶变换和小波变换计算量小,并可以用于实际生产过程中的纺织品密度在线检测.
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关键词
机织物密度
CCD摄像头
图像处理
在线检测
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Keywords
woven fabric density
CCD camera
image processing
online detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像处理的素色机织物密度识别
被引量：5
- 2
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作者
武银飞
徐帅
周红涛
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机构
盐城工业职业技术学院
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出处
《棉纺织技术》
CAS
北大核心
2020年第12期17-20,共4页
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基金
江苏省高等职业教育产教融合集成平台建设计划项目(苏教职函〔2019〕26号)
江苏省高等职业教育产教深度融合实训平台建设计划项目(苏教高〔2016〕19号)。
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文摘
探讨基于数字图像处理技术的素色机织物密度自动识别方法。采用数字图像处理技术采集机织物彩色图像,经图像灰度化、选取定点、经纬纱方向纠偏与裁剪、计算经纬纱亮度投影曲线、确定经纬纱纱线间隙位置等步骤,最终实现机织物经纬密度的自动识别,并与人工目测法进行比较。结果表明:图像法测量准确度高、时间短、效率高,对平纹、斜纹、缎纹素色织物有较好的适应性。认为:该方法可用于素色机织物密度的自动识别。
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关键词
素色机织物
图像处理技术
织物密度
亮度值
灰度图像
织物检测
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Keywords
Plain Woven fabric
Image Processing Technology
fabric density
Brightness Value
Gray Image
fabric detection
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分类号
TS101.923
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名机织物局部组织复原与密度自动测定
被引量：3
- 3
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作者
韦秋菊
孙晓婉
徐平华
徐明慧
贾静
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心
浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化与旅游部重点实验室
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出处
《现代纺织技术》
北大核心
2022年第6期102-109,共8页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61702460)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2021Q057)
+3 种基金
服装设计国家级虚拟仿真实验教学中心项目(zx20212004)
2021年度浙江省服装工程技术研究中心开放基金项目(2021FZKF05)
浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划(2021R406063)
浙江理工大学2022年校级教育教学改革项目(jqgd202202)。
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文摘
为提升印花机织物经纬密度自动测量的准确性,利用图像修复技术滤除织物表面印花图案,复原局部组织纹理。为验证不同组织结构下图案种类、大小对复原效果的影响,采用图像融合方式,按照组织结构、图案种类、图案大小设计了27种测试样本。对Criminisi算法优先权项进行设计,并对修复模块尺寸依据图案尺寸作自适应调节。对比分析了Criminisi算法、仅优化优先权项,以及优先权与修复模块联合优化3种修复效果;同时对比分析了人工检测和本文算法检测的样本密度。结果表明:优化算法能够较好地复原图案所在区域内织物组织纹理,样本测试主客观一致率均值为99.89%。该方法的提出,能够解决部分中小尺度印花图案的干扰,进一步扩大了织物密度图像法检测的适用面。
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关键词
织物密度
自动检测
纹理
图像修复
小波变换
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Keywords
fabric density
automatic detection
texture
image inpainting
wavelet transform
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分类号
TS941.6
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多方向光源的色纱织物密度图像检测
被引量：3
- 4
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作者
陈凯峰
向忠
史伟民
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机构
浙江理工大学机械与自动控制学院
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出处
《轻工机械》
CAS
2019年第5期62-67,共6页
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文摘
针对色纱织物存在不同颜色,密度检测具有较大难度的问题,课题组提出了一种基于多方向光源的色纱织物密度图像检测算法。利用织物的3D表面结构来弱化色纱织物的色彩信号,使用正方形分布的4个定向光源在特定的照射角度下对色纱织物进行照明及采样,再把4个图像进行融合,使融合后的图像集成了每张图像中较清晰的部分。对于局部加权回归算法中宽度系数不能因为织物改变而自适应的问题,提出了自适应算法,让不同织物具有适合的宽度系数去平滑其投影曲线。实验结果表明提出的算法准确率可达99. 17%,适合在色纱织物密度检测方面进行推广。
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关键词
色纱织物
密度检测
多方向光源
图像融合
自适应局部加权回归算法
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Keywords
yarn-dyed woven fabric
fabric density detection
multi-directional illumination
image fusion
adaptive local weighted regression algorithm
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分类号
TS106
[轻工技术与工程—纺织工程]
TP391.41
[轻工技术与工程—纺织科学与工程]
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题名基于图像处理的梭织物密度分析检测
被引量：2
- 5
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作者
潘全
殷正雄
金凡
何瑜
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机构
湖北省纤维检验局
武汉妙微科技有限公司
湖北大学化学与化工学院
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出处
《纺织科技进展》
CAS
2022年第3期33-36,共4页
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基金
国家市场监督管理总局科技计划项目(2020MK063)。
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文摘
针对梭织物密度检测中存在的问题,提出一种基于图像处理的梭织物密度智能分析系统。该系统通过取像装置采集样品高清实时图像,对图像进行自动标定、分割及矫正,计算并输出织物样品的经纬向根数测定结果。与人工测量相比,智能分析系统的检测结果相对偏差小于5%,表明该方法适用于梭织物密度的自动分析检测。
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关键词
图像处理
机织物
织物密度
分析检测
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Keywords
image processing
woven fabric
fabric density
detection
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分类号
TS101.9
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名基于纹理提取的针织物密度检测
- 6
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作者
于东洋
柯薇
刘威
邓中民
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机构
武汉纺织大学省部共建纺织新材料与先进加工技术国家重点试验室
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出处
《针织工业》
北大核心
2022年第10期19-22,共4页
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基金
湖北省技术创新专项(2019AAA005)
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文摘
为提高针织物密度检测准确度和检测效率,在针织物图像基础上,通过增强图像对比度并运用理想高通滤波实现织物高频增强提取针织物圈柱图像,运用形态学运算处理针织物圈柱图像,检测得到图像中圈柱数目。将圈柱图像细化处理获取圈柱骨架,针对骨架特点提取纵行纹理,进而检测针织物纵纱数量,得到横向线圈数,根据总的圈柱数目和纵纱数目得到纵向圈柱数,进而计算针织物线圈密度,实现针织物密度的自动检测。试验结果表明:该方法可以快速、准确地检测纬编针织物密度。
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关键词
针织物图像
针织物检测
针织物密度
理想高通滤波
细化处理
自动检测
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Keywords
Knitted fabric Image
Knitted fabric Testing
Knitted fabric density
Ideal High-pass Filtering
Refining Treatment
Automatic detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TS187
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于小波变换的机织物经纬密度自动检测技术
被引量：2
- 7
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作者
赵训明
邓中民
冉友廷
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机构
武汉纺织大学纺织与材料学院
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出处
《纺织科技进展》
CAS
2011年第5期45-47,共3页
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文摘
探讨了小波变换在机织物图像处理方面的应用,通过使用多层小波分解与单层细节重构,实现了对机织物经纬密度的自动测量;提出了一种利用最大相关系数算法自动确定小波重构层数的新方法,可使结果更客观、准确。
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关键词
织物密度
自动检测
图像处理
小波变换
MATLAB
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Keywords
fabric density
automatic detection
image processing
wavelet transform
MATLAB
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
