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公开(公告)号：CN113888256A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111091112.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种原配色丝织物混合色计算方法，首先构建表达真实原配色丝织物中纤维参数、纱线参数和织物结构参数的数字织物几何结构，然后计算数字织物表面上各像素点的反射率，最后根据各像素点的反射率计算数字织物整体混合色的三刺激值，即原配色丝织物混合色的三刺激值；数字织物几何结构的构建步骤包括：(a)构建数字纱线几何结构；(b)构建初级数字织物几何结构；(c)建立布尔矩阵；(d)根据布尔矩阵调整初级数字织物几何结构得到最终的数字织物几何结构。本发明建立了一种能表达纤维、纱线和织物结构参数的数字织物几何结构模型，并提出了相应的颜色预测算法，能够准确预测原配色丝织物的颜色，实现了织前“软打样”。
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公开(公告)号：CN111508043A
公开(公告)日：2020-08-07
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：CN105761222B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610080769.8
申请日：2016-02-04
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及基于牛顿插值法的自动验布机走布速度不匀的矫正方法，用来矫正自动验布机由于走步速度不匀造成的图像畸变，根据系统设定的走布速度重新在图像所对应的织物平面上沿经向等间距划分行采样线，作为矫正图像的行采样线，根据织物平面上矫正采样点与原采样点之间的空间关系，采用牛顿插值法，获得矫正图像上各像素的灰度值。方法所需运算负荷低，内存消耗小，可以应用于实时处理，以供自动验布机后续的疵点识别与处理。
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公开(公告)号：CN105741250B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610080423.8
申请日：2016-02-04
Applicant: 东华大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及基于二次插值法的自动验布机走布速度不匀的矫正方法，用来矫正自动验布机由于走步速度不匀造成的图像畸变，根据系统设定的走布速度重新在图像所对应的织物平面上沿经向等间距划分行采样线，作为矫正图像的行采样线，根据织物平面上矫正采样点与原采样点之间的空间关系，采用二次插值法，获得矫正图像上各像素的灰度值。方法所需运算负荷低，内存消耗小，可以应用于实时处理，以供自动验布机后续的疵点识别与处理。
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公开(公告)号：CN108038503A
公开(公告)日：2018-05-15
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103473770B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310401077.5
申请日：2013-09-05
Applicant: 东华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于矩形窗口投影和奇异值分解的线性织物瑕疵检测方法。在训练阶段中，首先将无瑕疵织物图像有重叠地划分成矩形子窗口；然后将所得子窗口分别沿纵横方向投影，得到联合投影序列；最后对联合投影序列所组成的矩阵实施奇异值分解，提取基向量；在检测阶段中，首先将待检测织物图像无重叠地分割划分成矩形子窗口；同时将子窗口沿纵横方向的投影，得到联合投影序列；最后应用基向量对所得的联合投影序列进行重构，并通过重构误差来判定子窗口是否包含瑕疵。本发明充分利用的织物纹理及线性瑕疵的经纬取向特征，通过对矩形窗口纵横方向投影所得序列进行分析，不仅大大降低了方法的复杂性，而且对不同织物纹理和线性瑕疵有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN103489182B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310401043.6
申请日：2013-09-05
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像投影和奇异值分解的织物瑕疵检测方法。在训练阶段首先将无瑕疵织物图像样本有重叠地划分成正方形子窗口；然后将所得子窗口分别沿纵横方向投影，得到联合投影序列；最后对联合投影序列所组成的矩阵实施奇异值分解，提取基向量；在检测阶段，将待检测织物图像样本无重叠地分割划分成正方形子窗口；同时将子窗口沿纵横方向的投影，得到联合投影序列；应用基向量对所得的联合投影序列进行重构，并通过重构误差来判定子窗口是否包含瑕疵。本发明充分利用了织物纹理及瑕疵的经纬取向特征，通过对纵横方向投影所得序列进行分析，不仅大大降低了方法的复杂性，而且对不同织物纹理和瑕疵类型有较强的适应性，尤其是对线性瑕疵。
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公开(公告)号：CN100461191C
公开(公告)日：2009-02-11
申请号：CN200610117086.1
申请日：2006-10-13
Applicant: 东华大学
Abstract: 一种聚合物挤出法非织造布纤维直径预测方法，包括如下步骤：(1)获取原料、设备和工艺有关参数；(2)利用喷射流场理论模型计算气流速度分布和温度分布；(3)利用聚合物拉伸理论模型计算纤维直径。本发明可以由原料性能、设备参数和工艺参数来预测聚合物挤出法非织造布的纤维直径，提高了非织造布产品质量和优化了非织造工艺与设备。
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公开(公告)号：CN100406849C
公开(公告)日：2008-07-30
申请号：CN200610117224.6
申请日：2006-10-18
Applicant: 东华大学
Abstract: 一种聚合物挤出法非织造布纤维直径测量方法及系统。本发明的方法包括：首先进行纤维取样，然后采集纤维图像，处理纤维图像，测量纤维直径，进行统计计算。本发明的系统包括显微镜、光源、CCD摄像机、接口附件、图像采集卡、计算机。本发明的方法及系统能够准确、有效地测量聚合物挤出法非织造布纤维直径的平均值、标准差和变异系数及纤维直径分布。
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公开(公告)号：CN1936499A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610117224.6
申请日：2006-10-18
Applicant: 东华大学
Abstract: 一种聚合物挤出法非织造布纤维直径测量方法及系统。本发明的方法包括：首先进行纤维取样，然后采集纤维图像，处理纤维图像，测量纤维直径，进行统计计算。本发明的系统包括显微镜、光源、CCD摄像机、接口附件、图像采集卡、计算机。本发明的方法及系统能够准确、有效地测量聚合物挤出法非织造布纤维直径的平均值、标准差和变异系数及纤维直径分布。
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