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国家自然科学基金(61379011)

作品数:10 被引量:36H指数:4
相关作者:汪军卜佳仙李立轻毛兆华陈霞更多>>
相关机构:东华大学江南大学浙江理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 10篇中文期刊文章

领域

  • 10篇轻工技术与工...

主题

  • 8篇织物
  • 8篇机织
  • 7篇机织物
  • 6篇字典学习
  • 5篇字典
  • 3篇图像
  • 2篇图像重构
  • 2篇子窗口
  • 2篇瑕疵检测
  • 2篇纹理
  • 1篇缎纹
  • 1篇缎纹组织
  • 1篇信息熵
  • 1篇学习字典
  • 1篇织物纹理
  • 1篇织物组织
  • 1篇织物组织结构
  • 1篇实践教学
  • 1篇数学模型
  • 1篇数字图像

机构

  • 9篇东华大学
  • 2篇江南大学
  • 1篇浙江理工大学

作者

  • 8篇汪军
  • 3篇卜佳仙
  • 3篇李立轻
  • 2篇周建
  • 2篇陈霞
  • 2篇毛兆华
  • 2篇吴莹
  • 1篇管晓宁
  • 1篇张玉泽
  • 1篇丁倩
  • 1篇万贤福
  • 1篇冯波
  • 1篇朱艳艳

传媒

  • 4篇东华大学学报...
  • 3篇纺织学报
  • 1篇毛纺科技
  • 1篇实验技术与管...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2021
  • 3篇2019
  • 1篇2018
  • 2篇2017
  • 2篇2016
10 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于字典学习的机织物疵点图像等级评定研究被引量:4
2019年
针对机织物疵点图像等级自动评定问题,在应用字典学习方法对疵点图像稀疏表达的基础上提出一种等级自动评定方法,采用该方法分别对样本大小和字典原子个数进行优化,首先在机织物纹理图像上截取特定尺寸的疵点纹理图像和正常纹理图像,对正常织物纹理图像进行K-SVD字典学习,然后用学习得到的字典对疵点纹理图像进行重构,最后根据重构效果进行等级评定。实验结果表明:最佳子样本尺寸为128像素×128像素,最佳字典原子个数为256。该方法的自动评定结果相对于人工评定结果准确率达到了83.61%。
占竹汪军
关键词:字典学习计算机视觉数字图像处理
A Novel One-Dimensional Projection Based Method for Fabric Texture Representation
2017年
Automated defect detection in woven fabrics for quality control is still a challenging novelty detection problem,while the efficient representation of fabric texture is essential for it.This paper presents a novel method for fabric texture representation.Benefiting from the characteristics of the weaving process,the major texture information of woven fabric is concentrated in the warp and weft directions.Thus,the proposed method is firstly to project the image patch along warp and weft directions to obtain projected vectors containing warp and weft informations.Secondly,the obtained vectors instead of image patch,are used to extract the features that are able to represent fabric texture.Finally,the t-test is applied to verifying the usefulness of the proposed method in discriminating defective and normal fabric textures.The experiments on various defective samples demonstrate that the method yields a robust and good performance in representing fabric texture and discriminating defects.
周建王静安高卫东汪军
关键词:T-TEST
基于K-SVD学习字典的机织物纹理表征及应用被引量:7
2018年
为更好地适应机织物纹理以及减少程序的运行时间,选取平纹、斜纹、缎纹3种组织结构采用K-奇异值分解(K-SVD)的方法训练得到一个自适应字典。以峰值信噪比、结构相似性为指标,探讨不同稀疏基数对机织物纹理图像重构的影响,针对不同的应用,选取了合适的稀疏基数T。利用该字典重构机织物纹理图像,在此基础上检测织物瑕疵。实验结果表明:T=6时,算法不仅能有效重构机织物纹理图像(PSNR和SSIM),而且重构效果要优于初始离散余弦转换(DCT)字典;T=4时,K-SVD字典能更好地适应瑕疵样本,且鉴别瑕疵的能力更强。
吴莹汪军
关键词:瑕疵检测图像重构
基于字典学习的机织物图像重构被引量:3
2016年
首先对机织物图像进行窗口分割,将每个窗口展开成列向量,所有列向量联合组成一个矩阵;然后对该矩阵进行字典学习,得到个数最佳的字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本进行近似,并设计了基于信息熵的指标对原图像与近似图像之间的近似程度进行量化.重点探讨了字典模型类型和字典个数对图像重构效果的影响.结果表明,所提出的字典学习方法能够对机织物很好地近似,此外,有约束求解字典的模型对图像重构的效果优于无约束模型.
毛兆华万贤福汪军周建卜佳仙陈霞李立轻
关键词:机织物图像重构字典学习信息熵
机织物自身接结双层组织的接结规律被引量:3
2017年
针对质地较厚实的双面异效提花织物的组织设计,简要地阐述了双层织物的设计要素,并从表、里组织的搭配方式和接结点的分布特点出发,分析了表、里组织均为原组织斜纹或缎纹时,在约定表组织起始点的条件下,建立了里组织的起始点和接结组织起始点之间配置规律的数学模型,为自身接结机织双层织物组织的自动化设计提供理论支持.
朱艳艳卜佳仙汪军
关键词:斜纹组织缎纹组织双层织物数学模型
基于通用字典的局部机织物纹理稳定表征被引量:2
2019年
为改善固定字典表征织物纹理的效果,提出基于通用字典表征织物纹理的方法。首先,对字典学习法进行优选,分别选取8种任意正常织物样本和20种不同组织结构样本,采用优选后的字典学习法得到了1种普通通用字典、4种组织结构通用字典和1种联合组织结构通用字典。最后对通用字典的有效性进行试验验证,发现普通通用字典较固定字典能更好地适应织物纹理;在此基础上,比较了3种通用字典的性能。结果表明:在同等试验条件下,与固定字典相比,通用字典能更好地表征织物纹理;不同类型的通用字典可具有较好的通用或专用性。
吴莹占竹汪军
关键词:织物纹理字典学习织物组织结构
基于判别共享字典模型的机织物纹理稀疏表征及应用
2023年
以不同经、纬纱密度的平纹组织、斜纹组织、经面缎纹组织、纬面缎纹组织、方平组织、复合斜纹组织、菱形斜纹组织、蜂巢组织为样本,研究机织物纹理图像的分类方案对判别共享字典学习模型性能的影响。该字典学习模型由判别字典和共享字典组成。对机织物纹理图像进行子窗口分割得到子样本,再将子样本展开成列向量,并将所有的列向量首尾相连组成灰度矩阵,最后对样本矩阵进行字典学习和重构。研究结果表明,判别共享字典对不同种类的机织物纹理有非常好的重构效果,经、纬纱密度或组织结构作为分类依据均会对重构效果产生显著影响,相比经、纬纱密度,组织结构对字典判别性能的影响更加显著。
李绿占竹李立轻汪军
关键词:机织物字典学习
基于Unity 3D仿真技术的转杯纺纱虚拟仿真实验建设与教学应用被引量:13
2021年
转杯纺纱机占地面积大、能耗高、单台套价格高,且其纺纱过程封闭不可视,不利于实验教学的开展;同时,现有转杯纺纱教学时长有限,主要以理论为主,不符合新工科背景下以实践为主的教学要求。为解决上述问题,该文将虚拟仿真技术应用到转杯纺纱教学中,利用Unity 3D仿真技术对转杯纺纱机各部件进行仿真,并显示其装配效果;同时将纺纱过程虚拟化,使学生能够对转杯纺纱机和转杯纺纱的成纱加捻机理有更直观的认识。利用虚拟技术不仅有效地缩短了学生的学习时间,提高了学习效率,还为纺织工程其他专业课程的改革提供新的思路和方法。
张玉泽管晓宁丁倩冯波
关键词:转杯纺纱实践教学纺纱
应用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法被引量:5
2016年
为进一步提高织物瑕疵检测算法对瑕疵类型的通用性,提出一种采用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法。首先对正常机织物图像进行窗口分割,将每个子窗口按列展开成列向量,所有列向量联合组成1个矩阵;然后对该矩阵进行非负字典学习,得到个数最佳的非负字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本在最小平方误差下进行近似,并在重构误差的基础上进行疵点检测。重点探讨了窗口大小和字典个数对检测效果的影响。对4 864个样本的实验结果表明,所提算法能在误检率小于10%情况下,取得90%的检出率。
毛兆华汪军周建卜佳仙陈霞李立轻
基于子窗口字典学习的机织物纹理表征及应用
2019年
为了提高机织物纹理表征算法的稳定性,提出了以子窗口字典学习表征机织物纹理的算法。将整幅图像划分为多个子窗口样本,并将子窗口样本展成列向量,所有的列向量联合组成灰度数据矩阵。选定离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)作为初始字典,对子窗口样本矩阵进行字典学习,最终得到了稳定的学习字典。选用均方根误差作为评价指标,对字典个数和子窗口大小进行优化。结果表明,应用学习得到的字典,不仅能近似重构机织物纹理样本图像,而且能在无监督的条件下自动识别织物的瑕疵。
吴莹李冠志占竹汪军
关键词:字典学习瑕疵检测
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