一种基于鳞片形态特征分析的羊毛与羊绒纤维识别方法

    公开(公告)号:CN110648312A

    公开(公告)日:2020-01-03

    申请号:CN201910826244.8

    申请日:2019-09-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于鳞片形态特征分析的羊毛与羊绒纤维识别方法,包括如下步骤:利用光学显微镜获取包含有羊毛和羊绒的纤维图像;对纤维图像进行预处理,以获得增强后的二值图像;预处理包括对比度拉伸、高斯平滑去噪、汉斯矩阵处理、Frangi滤波增强和图像二值化;利用连通域标记算法对二值图像所有连通域进行标记,并基于不同的颜色对单个鳞片连通域进行提取;基于质心法获取鳞片最终有效区域,并从中选取5个大小、形状相似的鳞片代表纤维;利用旋转取点法及两点距离算法计算鳞片的形态特征对纤维进行表述;重复上述步骤,得到多组多维特征向量数组,输入到贝叶斯分类模型进行训练,实现羊毛和羊绒纤维的鉴别。

    一种非织造布多焦面图像融合的方法

    公开(公告)号:CN109345493A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811029779.4

    申请日:2018-09-05

    Abstract: 本发明公开一种非织造布多焦面图像融合的方法,其包括如下步骤:采集多幅非织造布源图像;对所述非织造布源图像进行临界采样、预滤波处理,得到非织造布源图像的矢量信号;获取高频分量和低频分量及高频融合图像和低频融合图像;对高频融合图像和低频融合图像进行图像预滤波和GHM多小波分解的逆运算,得到融合图像并将其作为新的第一单焦面源图;从余下的多个非织造布源图像的矢量信号中随机选择一个作为新的第二单焦面源图,直至多幅非织造布源图像融合完毕。本发明通过将多幅非织造布源图像的高频分量和低频分量进行筛选以及多次融合的方式,使得纤维能够清晰显现在一幅图像中。

    一种非单一视角下织物图像修复系统及其方法

    公开(公告)号:CN110400268A

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201910596698.0

    申请日:2019-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种非单一视角下织物图像修复方法,涉及织物图像修复领域,解决了传统基于单张图像修复算法在优先权计算和相似性度量不准确造成问题的不足,其技术方案要点是采用非单一视角成像手段分别采集破损提花织物的待修复图像与目标图像,利用图像配准和泊松融合修复技术,对待修复区域进行块匹配与复制填充,本发明的非单一视角下织物图像修复方法能够充分利用破损织物图像中的残留信息,解决传统算法中优先权计算和相似性度量不准确带来的问题,简化图像修复的过程,减少修复时间且视觉效果更佳。

    基于圆度算法的涤棉纤维混纺比测量方法

    公开(公告)号:CN110006898A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910244976.6

    申请日:2019-03-28

    Abstract: 本发明提供一种基于圆度算法的涤棉纤维混纺比测量方法,包括步骤:S1:对待测涤棉纤维样本进行切片并采集获得一涤棉横截面图像;S2:对所述涤棉横截面图像进行预处理,获得预处理图像;S3:利用边缘检测算法提取所述预处理图像中所述待测涤棉纤维样本的截面轮廓边缘;S4:利用圆度算法计算获得所述截面轮廓边缘的圆度值;S5:利用所述圆度值识别所述待测涤棉纤维样本的纤维类别,并计算所述待测涤棉纤维样本的混纺比。本发明的一种基于圆度算法的涤棉纤维混纺比测量方法,可准确、有效地识别涤棉纤维并计算获得混纺比。

    一种纤维边缘增强图像融合的方法

    公开(公告)号:CN109345492A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201810994728.9

    申请日:2018-08-29

    Abstract: 本发明公开一种纤维边缘增强图像融合的方法,其包括如下步骤:采集纤维切片的第一纤维横截面图像,使用Canny边缘检测算子对第一纤维横截面图像进行边缘提取,获得纤维边缘图像;按照预设权重将第一纤维横截面图像和纤维边缘图像进行加权融合,获得第二纤维横截面图像并对第二纤维横截面图像滤波;通过预设的阈值范围分割滤波后的第二纤维横截面图像,并调用形态学腐蚀算法去除第二纤维横截面图像的纤维边缘检测线,得到纤维横截面图像。本发明通过对纤维横截面图像进行加权融合、滤波、分割等得到的新的纤维横截面图像的均方根误差小、峰值信噪比高。

    一种危化品智能存储柜系统

    公开(公告)号:CN109043894A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201811122505.X

    申请日:2018-09-26

    CPC classification number: A47B81/00 A47B97/00 G07C9/00563

    Abstract: 本发明公开了一种危化品智能存储柜系统,其技术方案要点是:一种危化品智能存储柜系统,包括控制器;门禁模块,感应指纹信息,输出感应信号;温度监测模块,监测存储柜内的温度,输出温度监测值;湿度监测模块,监测储存柜内的湿度,输出湿度监测值;气体浓度监测模块,监测有毒气体浓度,输出气体浓度监测值;扫描模块,扫描存入存储柜内物品的二维码,输出扫描信号;气体净化模块,净化并更新存储柜内空气;电子锁具,用于控制存储柜门的开闭;控制器,控制器接收感应信号并控制电子锁具开闭存储柜门,控制器接收温度监测值、湿度监测值、气体浓度监测值并控制气体净化模块启闭。本发明达到智能控制控制存储柜并实时监控存储柜内的物品。

    一种基于多特征融合的羊毛羊绒识别方法

    公开(公告)号:CN108776785A

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201810556689.4

    申请日:2018-06-01

    Abstract: 本发明公开一种基于多特征融合的羊毛羊绒识别方法,目的在于寻找更为有效的羊绒与羊毛识别的实现方案,其包括如下步骤:获取带有羊毛或羊绒的纤维图像;从纤维图像中提取纤维纹理特征和纤维形态特征,并基于纤维纹理特征和纤维形态特征构建多维数组;重复上述步骤,得到多个多维数组,并将多个多维数组输入K均值聚类系统,以使羊毛和羊绒分开。本发明通过先提取纤维图像中的纤维纹理特征和纤维形态特征,再利用K均值聚类算法对羊毛羊绒纤维进行自动分类识别,简化了识别操作,降低了识别成本,同时采用智能识别又在一定程度上克服了人为干扰,提高了识别效果。

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