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公开(公告)号：CN104370136A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410706740.7
申请日：2014-11-27
Applicant: 江南大学
CPC classification number: B65H20/10 , B65H2220/00 , B65H2553/22 , G01N9/00 , G01N21/86
Abstract: 本发明公开了一种布条传动装置，包含步进电机、支架和控制步进电机的控制器；步进电机的输出轴上安装有外缘带齿的皮带轮，皮带轮通过同步带与另一皮带轮传动连接；所述的同步带内侧具有与皮带轮齿纹相吻合的齿纹；所述的同步带内设置有柔性磁性材料；同步带上表面水平，并平置有被测布条，所述的布条上放置有若干磁性金属材料或磁体；同步带和皮带轮安装在支架上。本发明的有益效果为：整个装置仅有两个皮带轮、一个电机和一条同步带；结构简单；此外为将布条紧贴在传输带表面，同时将传输带内嵌入金属物质或磁性介质，然后通过在布条表面放置磁体或磁铁来实现布条与传输带之间的贴合，布条的张力始终相同，布条运行稳定；且可以采集布条的首尾部分的图像。
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公开(公告)号：CN116091423A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211666370.X
申请日：2022-12-23
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏字典优选的织物疵点检测方法及系统，该方法包括采集待检测织物的图像，将所述图像分为正常图像和检测图像；设置稀疏字典，对所述正常图像进行预处理后进行稀疏字典学习，得到包含正常织物纹理信息的稀疏字典D；设置子字典，对稀疏字典D进行优选，得到包含多个子字典的字典集合；对经过预处理后的检测图像，利用所述字典集合对其进行重构，经过计算得到残差图像；对所述残差图像进行阈值分割得到疵点图像块，对所述疵点图像块进行误检抑制处理，得到最终的疵点图像块；对最终的疵点图像块进行记录和标记。本发明提高了算法时间效率，且模型泛用性广，在同时具有较高的实时性的同时拥有较高的检测精准度。
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公开(公告)号：CN111709429B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010486331.6
申请日：2020-06-01
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于机织物质量检测技术领域，涉及一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法。本发明提供一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法，可以同时检测识别织物经纬密、织物组织以及色织物色纱排列，是一种精确度高、鲁棒性强、品种适应性广的机织物结构参数识别方法。同时所提出的网络可分层提取不同的图像特征，使用的深度卷积网络可应用于各种复杂纹理和颜色的机织物，可同时检测各种结构参数包括织物经纬密、织物组织、色纱排列、配色模纹等，提升了机织物结构参数自动检测的效率和效果；本发明所提出的多任务多尺度卷积网络结构可以应用于其它领域中关联特征的目标定位识别问题。
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公开(公告)号：CN111709620B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010486319.5
申请日：2020-06-01
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/94 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V20/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于纺织品质量检测和管理领域，涉及一种移动便携式机织物结构参数在线检测系统，可应用于实时在线检测机织物的经纬密、织物组织、色纱排列等结构参数。所述的检测系统包括：一套无线便携式图像采集设备、路由器、远程服务器、客户端软件；所述系统各部分经由一套数据处理流程相交互；织物的结构参数经由一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别算法进行识别。本发明能极大地降低人工成本，能够自动识别出织物的经纬密、织物组织、色纱排列等结构参数；其次，本系统跨平台运行，一次开发可运行到多个平台，提高系统的维护性能；再次，本发明使用便携式无线设备，系统的应用范围大大提高。
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公开(公告)号：CN110110129B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201910391771.0
申请日：2019-05-13
Applicant: 江南大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/538
Abstract: 本发明属于面料检索方法领域，涉及一种基于精细纹理表征的织物图像检索方法。所述方法步骤如下：对待查询图像和图像库中的图像进行预处理，增强面料图像的对比度，突出图像的纹理特征；对于预处理后的图像，采用低阶特征提取方法对图像进行处理，对待查询图像和图像库中的图像进行特征描述；将待查询图像的特征描述与图像库中图像的特征描述进行相似性度量，按照相似性的大小从大到小排序；根据相似性的大小将相应的图像按顺序进行显示；将图像相对应的工艺参数调出，以指导生产。本发明提出考虑织物的精细纹理特征，具有较高的检索精细度和准确率，并首次提出乘积的形式来综合两种特征的优点，在图像精细检索领域具有非常大的潜力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114317451A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210057097.4
申请日：2022-01-18
Applicant: 江南大学
IPC: C12N5/20 , C07K16/44 , C07K14/765 , C07C275/30 , C07C273/18 , G01N33/577 , G01N33/53 , C12R1/91
Abstract: 本发明公开了一株分泌敌草隆单克隆抗体的杂交瘤细胞株及其应用，所述的杂交瘤细胞株的保藏编号：CGMCC No.NO 45019。本发明将敌草隆的完全抗原与等量弗氏佐剂混合乳化，通过颈背部皮下多点注射免疫BALB/c小鼠。首次免疫用完全弗氏佐剂，多次加强免疫用不完全弗氏佐剂，最后一次用敌草隆完全抗原冲刺免疫。将高效价，低IC50小鼠的脾细胞，通过PEG方法与小鼠骨髓瘤细胞融合，采用选择培养基，筛选出两种细胞融合后的杂交细胞；再经过间接竞争酶联免疫法筛选细胞并三次亚克隆，最终得到一株单克隆抗体杂交瘤细胞株。此细胞株分泌的单克隆抗体，对敌草隆具有较好的检测灵敏度，可以用于果蔬中敌草隆的残留检测。
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公开(公告)号：CN110132154B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910485839.1
申请日：2019-06-05
Applicant: 江南大学
IPC: G01B11/14
Abstract: 本发明属于纺织自动检测领域，涉及一种基于机器视觉的钢筘质量检测方法。所述的检测方法步骤如下：第一步，图像采集：通过水平导轨水平运动实现待测钢筘图像连续有重叠采集。第二步，图像角度校正：对采集到的待测钢筘图像进行倾向角度校正。第三步，图像拼接。第四步，筘齿分割：设拼接好的图像为C，对其进行二值化，进而将筘齿从背景中分割出来。第五步，筘齿间距测量：由于筘齿的灰度值比背景高，经过二值化后的筘齿区域为白色，筘齿间隙区域为黑色，相邻筘齿之间的像素点个数，再结合当前图像分辨率即可计算出所有筘齿的间距。本发明检测效率高，测量的精度高，能够直观的统计出筘齿间距的分布情况，为钢筘质量评价提供基础。
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公开(公告)号：CN109137446B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201811182163.0
申请日：2018-10-11
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明属于纺织品参数自动检测与校对领域，涉及一种色织物经纱排列的自动校对方法。该方法步骤如下：第一步，对待检测色织物实施色织物经纱排列自动检测，获得待检测色织物的实际经纱排列；第二步，根据色织物的工艺参数，得到标准经纱排列模板；第三步，对实际经纱排列中的每一类条带特征数据依次实施自纠偏色织物经纱排列校对；第四步，合并所有条带特征的校对结果，并输出；所述的校对结果为一长度为L的向量，每一元素值为0或1，分别代表待校对对象中每一条带经纱排列错误与正确。本发明的运算方法简单高效且品种适应性强，本方法的鲁棒性高，不容易被数据的误差干扰。
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公开(公告)号：CN112256895A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011108362.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 江南大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多任务学习的织物图像检索方法，包括步骤：1使用光源稳定和固定的分辨率采集清晰织物图像；2对采集的部分织物图像按照设计的知识体系进行人工标注以建立用于训练多任务学习模型的数据集；3搭建参数硬共享的多任务学习模型，不同任务损失之间使用同态不确定损失进行加权，从而进行反向传播；4提取所有织物图像的高维特征；使用提取的部分高维特征训练深度哈希编码模型；使用训练好的编码模型对提取的所有高维特征进行编码，并和对应的图片链接地址一起存储在数据库中；搭建织物图像检索系统。本发明使用于品种繁多、数据规模大的织物数据库，用户可以根据需求调节特征权重从而查找更多符合需求的织物，有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110044485B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910306813.6
申请日：2019-04-17
Applicant: 江阴芗菲纺织科技有限公司 , 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种图像式织物颜色测量方法，首先选取国际标准潘通色卡(PANTONE)作为测色模型的训练样本；然后，在训练测色模型时，训练样本的标准CIELAB值采用标准分光光度计测得，原始RGB响应值通过数码相机获取；接着按色调对训练样本进行分区，并对每个分区进行测色模型求解；最后将测试样本的原始RGB响应带入响应的测色模型计算出样本的CIELAB值。本发明的测量方法可同时测量多个样本，可实现织物颜色的快速、准确和客观检测，为纺织品颜色管理提供基础数据。
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