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公开(公告)号：CN111815615B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202010705653.5
申请日：2020-07-21
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明属于纱线图像采集与处理技术领域，涉及一种基于双光源的麻灰纱图像条干信息提取方法。所述方法包括，第一步，调整图像采集装置，调节相机参数；第二步，将黑色背景板放置在纱线样本下方，且与纱线无接触，控制相机完成纱线图像的采集。第三步，调整光源，重新采集同一段纱线的图像；第四步，将纱线图像进行预处理；第五步，将纱线灰度图像转化为二值图像；第六步，利用第五步所得的二值图像，提取第二步所得的黑色背景图像的纱线条干信息；本发明提供的方法能够在保持图像中纱线颜色与实际纱线颜色一致的前提下，精准的提取纱线图像的条干信息，使得利用图像处理技术进行织物模拟、纱线条干均匀度测试和毛羽测试的结果更加准确、可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815615A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010705653.5
申请日：2020-07-21
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明属于纱线图像采集与处理技术领域，涉及一种基于双光源的麻灰纱图像条干信息提取方法。所述方法包括，第一步，调整图像采集装置，调节相机参数；第二步，将黑色背景板放置在纱线样本下方，且与纱线无接触，控制相机完成纱线图像的采集。第三步，调整光源，重新采集同一段纱线的图像；第四步，将纱线图像进行预处理；第五步，将纱线灰度图像转化为二值图像；第六步，利用第五步所得的二值图像，提取第二步所得的黑色背景图像的纱线条干信息；本发明提供的方法能够在保持图像中纱线颜色与实际纱线颜色一致的前提下，精准的提取纱线图像的条干信息，使得利用图像处理技术进行织物模拟、纱线条干均匀度测试和毛羽测试的结果更加准确、可靠。
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公开(公告)号：CN111709620A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010486319.5
申请日：2020-06-01
Applicant: 江南大学
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：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：CN111709429A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010486331.6
申请日：2020-06-01
Applicant: 江南大学
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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