10.3969/j.issn.1005-2895.2018.05.010
基于平移相减法的机织物组织识别
针对现有机织物组织识别方法适用范围窄、鲁棒性差的现状,课题组提出一种计算织物组织循环大小的平移相减算法(translational subtraction algorithm,TSA),并提出了一种基于TSA算法的机织物组织有效识别方法.该方法结合机织物图像不同方向的TSA算法和水平方向的亮度累加法获取织物组织循环宽度和纬线宽度,然后对机织物图像进行错位TSA算法,分析错位TSA曲线相位的周期性和大小,可以得到织物组织循环的纱线根数和飞数,最终获得机织物图像的组织意匠图.实验证明该方法对机织物图像光照、纹理和倾斜等干扰因素具有鲁棒性,能有效识别各种类型的机织物组织.
织物组织识别、平移相减、亮度累加、相位、组织循环
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TP274(自动化技术及设备)
2018-11-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
53-56,62