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公开(公告)号：CN111531588A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010380367.6
申请日：2020-05-08
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种不良品自动排出系统，其特征在于，包括物料输送系统，裁切刀具，检测单元，接料排出单元和用于安装上述组成部件的机架。本发明的另一个技术方案是提供了一种良品自动排出的方法，其特征在于，采用上述的系统，实施对物料表面瑕疵的自动检测和不良品的裁切和自动排出。由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：提高了物料裁切机器的自动化和智能化程度，降低工人的高度强度，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN111360887A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010140068.5
申请日：2020-03-03
Applicant: 东华大学 , 苏州铃兰卫生用品有限公司
Abstract: 本发明涉及一种方片棉生产机器，包括接料台，分切机器和料架，料架用于放置具有一定门幅的棉布原料卷，分切机器用于将棉布分切成高度H×宽度W的方片棉，接料台用于放置生产完成的方片棉。由于采用了伺服驱动和控制系统，并且接料台的工作台面可升降以适应放置不同高度的方片棉，因此该机器可生产多种规格的方片棉，具有更好的生产适应性和更高的生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110359100B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910757290.7
申请日：2019-08-16
Applicant: 东华大学
IPC: D01D4/04
Abstract: 本发明涉及一种自动化铲板装置，包括集丝筒、连接座、第一排丝管、转换接头、第二排丝管、动力组件和清洁组件。集丝筒、第一排丝管、转换接头和第二排丝管自上而下与待清洁的喷丝板同轴线布置，转换接头将第一排丝管和第二排丝管连接起来。动力组件驱动第一排丝管绕待清洁的喷丝板的轴线做旋转运动。清洁组件并列设置于集丝筒的旁侧随连接座同步旋转以刮铲清理喷丝板面。实现了无需停丝就能清洁喷丝板板面的需求。
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公开(公告)号：CN107679106B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201710822263.4
申请日：2017-09-13
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种快速反应的色织面料设计生产方法，首先采集面料图像后按花型和组织结构进行分类建立面料影像数据库，然后从面料影像数据库中筛选n个与来样面料匹配的图像，最后将n个匹配图像的花型与来样面料的花型进行比对，如有花型一致且色差满足要求的图像则直接进行生产，如有花型一致但色差不满足要求的图像则调整图像的颜色至色差满足要求后进行生产，如无花型一致的图像则采用CAD进行面料仿真设计出满足要求的图像后进行生产。本发明的一种快速反应的色织面料设计生产方法，节约了找到需要面料耗费的时间和人力成本，大幅度的缩短了色织面料的设计与生产周期，实现了来样面料的快速、高效与准确的设计与生产。
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公开(公告)号：CN109543733A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811335616.9
申请日：2018-11-11
Applicant: 东华大学 , 鲁泰纺织股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于云平台的色织面料快速生产方法，将类别和生产信息确定的已生产的色织面料A的图像上传至云平台，选择与待生产的色织面料B匹配的A的图像后参照A的生产信息生产B，匹配为：确定B的类别后将B的图像输入到该类别对应的识别网络得到B的代码，选择与代码完全一致的编码对应的A的图像，识别网络的构建过程为：以同一类别的A的图像和编码为输入和输出，先不断调节VGG网络的所有参数，选择相对最优的一代参数代入VGG网络得到预识别网络，再不断调节预识别网络的全连接层网络参数，选择相对最优的一代全连接层网络参数代入预识别网络得到识别网络。本发明实现了色织面料高精度高效的在线检索，缩短生产周期，节约成本。
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公开(公告)号：CN107766603A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710653770.X
申请日：2017-08-04
Applicant: 东华大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F2217/32 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种色纺纱计算机测配色方法，首先建立配色基础数据库并利用其改进Friele模型和训练三层BP神经网络，然后基于改进Friele模型和训练好的三层BP神经网络计算目标样的初始配方并修正，最后进行打样或进一步修正后打样。本发明的一种色纺纱计算机测配色方法，改进了光学配色Friele理论模型且综合考虑了纤维种类和纱线结构等对色纺纱整体颜色效果的影响，配色得到的配方更准确，配色过程更高效，提高了打样成功率。
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公开(公告)号：CN107103181A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710188008.9
申请日：2017-03-27
Applicant: 东华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机的色纺纱配色方法，其特征在于，包括选定基准色纤维，采集相应颜色数据值；选取部分或全部基准色纤维，以不同组合方式和不同的混合比例进行纺纱制样，测量所有试样的反射率值；将标准样的反射率值及对应比例关系作为训练样本，对LS‑SVM函数模型进行训练；计算得到相应的试样配方C；根据预测配方C进行打样，获得仿样并测量其反射率；比较目标样与仿样的色差，若色差满足预设值，则确定该比例为最佳配方，否则进行配方修正；将最佳配方输入LS‑SVM的训练集，进行训练。该方法采用的基础色纤维种类少，计算得到的配方经过验证与修正后，最佳配方的准确率高，配色简便可靠，效率高，实用性强。
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