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公开(公告)号：CN111508043B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010211727.X
申请日：2020-03-24
Applicant: 东华大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于判别共享字典的机织物纹理重构方法。首先对机织物纹理样本图像进行直方图均衡化处理增强其纹理特征，将经划分后的图像块映射至一维列向量后合并得到图像矩阵；建立判别共享字典学习模型DSDL；将图像矩阵输入到DSDL模型中并对模型进行优化求解，得到结构化字典D、共享字典D0和完备的稀疏系数矩阵对于新的机织物纹理测试图像，经过相同的预处理后基于上一步得到的D和D0利用匹配追踪算法计算其对应的稀疏系数；将稀疏系数与D和D0作矩阵乘法即可得到该测试图像的重构图像。本发明能对多种类别的机织物纹理同时进行分析，分别提取他们的判别特征和共享特征，可以应用于一般情况下的纹理分析和纹理重构问题。
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公开(公告)号：CN108154527A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711295004.7
申请日：2017-12-08
Applicant: 东华大学
IPC: G06T7/42
Abstract: 本发明涉及一种基于稳定学习字典的机织物纹理表征方法，选用离散余弦变换作为初始字典后，采用交替最小二乘法对样本图像矩阵进行字典学习，再应用字典学习得到的字典和系数矩阵对样本图像矩阵进行重构，将重构样本图像矩阵转化为重构样本图像即实现机织物纹理表征；样本图像为整幅机织物纹理图像。本发明的基于稳定学习字典的机织物纹理表征方法，不仅计算方便快捷，而且还能得到稳定的织物纹理表征结果，为纺织品的在线检测提供正常机织物纹理的模板。
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公开(公告)号：CN119649350A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411678024.2
申请日：2024-11-21
IPC: G06V20/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/54 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于判别卷积字典学习的机织物纹理重构与分类方法，首先将含有不同类样本的机织物纹理图像训练集中所有的机织物纹理图像进行低通滤波操作，提取其高通分量#imgabs0#和低通分量#imgabs1#以及构建DCDL模型并对模型进行优化求解；然后将#imgabs2#和相应的类别标签输入DCDL模型中进行训练，训练结束后输出学习到的局部卷积字典DL和相应的局部分类器权重WL；最后，对于测试图像yq，先对其进行低通滤波操作，提取#imgabs3#再计算其高通分量#imgabs4#对应的编码系数Xq，最终通过DL和Xq对#imgabs5#和图像yq进行重构，通过WL和Xq来确定图像yq的类别。本发明可同时实现对机织物纹理的表征与分类，且分类精确。
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公开(公告)号：CN108038503B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201711297582.4
申请日：2017-12-08
Applicant: 东华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于K‑SVD学习字典的机织物纹理表征方法，选用离散余弦变换作为初始字典并采用正交匹配追踪算法由初始字典和训练样本图像矩阵计算得到初始稀疏系数矩阵后，对训练样本图像矩阵进行K‑SVD字典学习得到字典，再采用正交匹配追踪算法由字典和测试样本图像矩阵计算得到稀疏系数矩阵后对测试样本图像矩阵进行重构，将重构测试样本图像矩阵转化为重构测试样本图像即实现机织物纹理表征；训练样本图像和测试样本图像为不同的机织物纹理图像。本发明的基于K‑SVD学习字典的机织物纹理表征方法，不仅计算方便快捷，而且还能得到稳定的织物纹理表征结果，为纺织品的在线检测提供正常机织物纹理的模板。
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公开(公告)号：CN114445507B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202111581367.3
申请日：2021-12-22
Applicant: 东华大学 , 浙江汇纤纺织科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种织物表面颜色均匀度评价方法，包括如下步骤：(1)拍摄待测织物的待测表面的织物图片；(2)使用MATLAB软件读取图片，然后使用makecform()函数和applycform()函数，将图片的颜色信息从RGB色度空间的颜色信息矩阵转换到CIELAB色度空间的颜色信息矩阵；(3)分别读取颜色信息矩阵中的不同颜色层的信息；(4)计算颜色信息矩阵的颜色均值；(5)提读取颜色信息矩阵中不同部位的颜色均值；(6)使用CMC色差公式计算步骤(4)中得到的颜色均值和步骤(5)得到的不同部位的颜色均值的色差；(7)计算颜色均匀程度。本发明的一种织物表面颜色均匀度评价方法，操作简单，计算结果更加直观。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108154527B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201711295004.7
申请日：2017-12-08
Applicant: 东华大学
IPC: G06T7/42
Abstract: 本发明涉及一种基于稳定学习字典的机织物纹理表征方法，选用离散余弦变换作为初始字典后，采用交替最小二乘法对样本图像矩阵进行字典学习，再应用字典学习得到的字典和系数矩阵对样本图像矩阵进行重构，将重构样本图像矩阵转化为重构样本图像即实现机织物纹理表征；样本图像为整幅机织物纹理图像。本发明的基于稳定学习字典的机织物纹理表征方法，不仅计算方便快捷，而且还能得到稳定的织物纹理表征结果，为纺织品的在线检测提供正常机织物纹理的模板。
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公开(公告)号：CN107037050B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710216317.2
申请日：2017-04-05
Applicant: 东华大学 , 浙江越剑机械制造有限公司
Abstract: 本发明涉及一种织物图像纹理周期的自动测量方法，将一个二维的灰度织物图像按行和列方式分别展开为一维行向量和一维列向量，分别对一维行向量和一维列向量进行一维快速傅立叶变换得到对应的连续频谱，提取连续频谱最大峰值点和次大峰值点对应的主周期d1和次周期d2，分别计算d1和d2的距离匹配函数值DMF1和DMF2，令峰值比K＝d2/d1，当K小于阈值时最终周期为d1，当K不小于阈值时，最终周期为min(DMF1,DMF2)。本发明在一维傅立叶变换基础上结合距离匹配函数自动测量织物纹理周期，具有更好的稳定性和更高的计算效率，对多数测量方法难以识别的小周期纹理具有较好的测量效果，可应用于织物经纬向纹理周期自动测量领域。
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公开(公告)号：CN107037050A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710216317.2
申请日：2017-04-05
Applicant: 东华大学 , 浙江越剑机械制造有限公司
CPC classification number: G01N21/84 , G01N2021/8444 , G06T7/0004 , G06T2207/20056 , G06T2207/30124
Abstract: 本发明涉及一种织物图像纹理周期的自动测量方法，将一个二维的灰度织物图像按行和列方式分别展开为一维行向量和一维列向量，分别对一维行向量和一维列向量进行一维快速傅立叶变换得到对应的连续频谱，提取连续频谱最大峰值点和次大峰值点对应的主周期d1和次周期d2，分别计算d1和d2的距离匹配函数值DMF1和DMF2，令峰值比K＝d2/d1，当K小于阈值时最终周期为d1，当K不小于阈值时，最终周期为min(DMF1,DMF2)。本发明在一维傅立叶变换基础上结合距离匹配函数自动测量织物纹理周期，具有更好的稳定性和更高的计算效率，对多数测量方法难以识别的小周期纹理具有较好的测量效果，可应用于织物经纬向纹理周期自动测量领域。
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公开(公告)号：CN114411293B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202111551065.1
申请日：2021-12-17
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种须条牵伸过程中计算纤维分布的方法，以须条中第1根纤维的头端进入牵伸区的时刻T1开始计时，所述计算牵伸区内纤维分布是指计算须条中第i根单根纤维在任意时刻t在所述牵伸区内的速度Vi和头端位置xi；所述计算过程为：确定所述第i根单根纤维的头端进入牵伸区的时刻Ti和所述第i根单根纤维的运动速度从V后变化至V前时需要的时长ti1，单位为s；则当t‑Ti≤ti1时，Vi＝V后；xi＝V后×(t‑Ti)；当t‑Ti>ti1时，Vi＝V前；xi＝V后×ti1+V前×(t‑Ti‑ti1)；本发明通过分析纤维在牵伸过程中受到周围纤维摩擦力的作用，以此为基础统计任意时刻牵伸区内不同截面上四类纤维的根数。
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公开(公告)号：CN114445507A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111581367.3
申请日：2021-12-22
Applicant: 东华大学 , 浙江汇纤纺织科技有限公司
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明涉及一种织物表面颜色均匀度评价方法，包括如下步骤：(1)拍摄待测织物的待测表面的织物图片；(2)使用MATLAB软件读取图片，然后使用makecform()函数和applycform()函数，将图片的颜色信息从RGB色度空间的颜色信息矩阵转换到CIELAB色度空间的颜色信息矩阵；(3)分别读取颜色信息矩阵中的不同颜色层的信息；(4)计算颜色信息矩阵的颜色均值；(5)提读取颜色信息矩阵中不同部位的颜色均值；(6)使用CMC色差公式计算步骤(4)中得到的颜色均值和步骤(5)得到的不同部位的颜色均值的色差；(7)计算颜色均匀程度。本发明的一种织物表面颜色均匀度评价方法，操作简单，计算结果更加直观。
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