导读:本文包含了织物平整度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:平整度,织物,外观,图像,客观,图像处理,在线。
织物平整度论文文献综述
李曾婷[1]（2019）在《操作性更强，精确度更高《织物外观平整度测定-图像分析法》标准正式发布》一文中研究指出在一个将墙壁涂成不反射的黑色、仅有一个悬挂的荧光灯作为光源的暗房内,3个受过训练的评级员分别独立在一定的距离、一定的角度下观察织物褶皱情况,并对其进行观察。然后,这3位评级员在心中把式样褶皱程度和级别相结合,再根据最能代表式样外观平整度的级数,对织物式样进行评级。这是AATCC 124 2011 Smoothness Appearance of Fabrics after Repeated Home Laundering中对洗涤后织物平整度的测试方法。(本文来源于《电器》期刊2019年12期）
石康君,王静安,高卫东[2]（2019）在《基于傅里叶频谱特征的织物平整度客观评级》一文中研究指出为解决织物平整度人工评级主观性强,现有客观评级准确率低的问题,提出一种基于傅里叶变换、频谱特征提取、支持向量机的织物平整度评级方法。首先采集标准模板及织物样本图像,对所得图像预处理并进行傅里叶变换;在频域内构建低通滤波器,通过频域滤波以及傅里叶逆变换确定褶皱信息在频谱图中所处频率范围,称之为褶皱贡献区间;将褶皱贡献区间划分为若干特征子区间,统计每一区间内频谱幅值之和,并以此作为特征值构造特征向量;以所有训练样本的特征向量构造特征向量集,并以所得特征向量集训练支持向量机,对织物平整度进行客观评级。所采用织物样本总数为132,取其中24张及标准模板图像为训练集,其余作为测试集。结果表明,本文使用算法在织物平整度评级方面具有很好的效果,评级准确率可达96.30%。(本文来源于《纺织学报》期刊2019年11期）
沈红影,徐平华,邵芬娟,丁雪梅[3]（2019）在《织物外观平整度客观评级图像采集装置设计与搭建》一文中研究指出织物外观平整度人工评级方法存在诸多问题,快速准确的客观评级方法是市场需求,其中符合要求的图像采集装置是客观评级的必要条件。本文搭建了织物外观平整度图像采集装置,搭建后经测试,该装置光照均匀度88%、采集图像均匀度93.73%,采集到的织物图像折皱清晰,能够满足图像分析的要求。(本文来源于《家电科技》期刊2019年05期）
周建鑫[4]（2019）在《热定型针织物平整度控制关键技术研究与应用》一文中研究指出针织物的表面平整度是染整热定型加工过程中一项关键的控制指标,它密切关乎着产品的使用性和用户的舒适性。目前,染整企业生产中对于织物平整度的检测仍旧依靠着传统的离线采样方式进行,这样的检测方法一方面人为地对成品织物的完整性造成了破坏,导致一定产品的浪费;另一方面,这样的离线检测存在着生产的滞后性,不能满足生产控制的实时性。同时,对于织物平整度的控制,企业生产中大多依赖于经验累积式的粗糙调控,这样的调控过程耗时费力,在控制的准确度上也无法得到保证,大大影响了生产效率和生产成本。因此,织物热定型过程中平整度质量指标的在线检测和精确控制成为了加工生产中所要解决的关键技术难题。针对以上存在的生产问题,本课题做了如下几方面的研究内容:1、以织物不同平整度情况下表现出来的纬向克重特征变化,设计了织物纬向克重在线检测装置,通过对织物纬向克重的实时监测和分析来反映织物表面凹凸情况。2、在纬向克重在线检测装置的基础上,设计了适用于生产操作的织物平整度在线检测的二维新方法,并通过实验的对比分析,验证了该检测方法的实用性和准确性。3、以针夹式拉幅定型机为研究对象,通过实验的分析和总结得出了影响织物平整度的主要加工环节,并对不同平整度问题下的控制方案进行了操作总结;同时引入了闭环PID部分的自动跟随调控,提高了生产质量。4、分析了织物平整度控制问题上的关键指标和变量关系,建立了加工过程中平整度协调控制的参数模型,提高了生产控制的精度,并通过实验分析验证了该模型的准确性和有效性。5、以组态王、PLC、数据库等为核心,设计了针织物平整度控制系统,实现了对生产数据、生产控制的实时获取和人机信息的及时交互,提高了生产加工的效率。通过对以上内容的研究,可为针织物热定型平整度的精确控制提供有效参考,对于生产质量、生产效率的提高具有重要意义。(本文来源于《华侨大学》期刊2019-05-20）
张文化[5]（2019）在《改善莱赛尔织物洗后平整度的树脂整理》一文中研究指出针对莱赛尔织物洗后平整度问题,采用不同类型的树脂对莱赛尔织物进行整理,探讨树脂整理工艺对莱赛尔织物洗后平整度的影响,测定树脂整理后织物的洗后平整度、强力、色变和甲醛含量。确定改善莱赛尔洗后平整度的最佳工艺:超低甲醛树脂Fixapret F-AP 60 g/L,130℃焙烘90 s,整理织物游离甲醛含量低于75 mg/kg;无甲醛树脂Arkofix NZK 120 g/L,160℃焙烘60 s,整理织物游离甲醛含量低于20 mg/kg。(本文来源于《印染》期刊2019年07期）
陈丽丽[6]（2018）在《精纺毛织物缝纫平整度客观评价方法》一文中研究指出精纺毛织物缝纫是否平整将影响毛制服装的品质,为探索客观评价精纺毛织物缝纫平整度的方法,将6块含毛纯色机织物按照不同的抽褶量,制作成24块缝纫平整度不同的试样。采用不同的方法对各试样平整度进行主观评价,之后将缝纫图像经过Gabor变换,提取了不同方向、不同频率的熵值,接下来根据熵值最大的原则进行滤波器的筛选,得到6个最优滤波器滤波后的总熵值作为客观评价指标。结果表明:总熵值与专家成对比较计分之间呈较好的二次方多项式关系;总熵值既可预测成对比较的主观得分,也可估算专家主观评价的缝纫平整度等级,Gabor变换可用于精纺毛织物缝纫平整度的评估,且具有客观、准确的优点。(本文来源于《纺织学报》期刊2018年03期）
刘成霞,甘敏,郑文梅[7]（2018）在《织物平整度的特征提取方法对比研究》一文中研究指出目前织物平整度的评价方法为标样对照评级法,该方法效率低,再现性差。针对这种情况,文章以AATCC平整度模板为研究对象,分别对模板进行叁维扫描,并提取了叁维特征及二维灰度共生矩阵参数,进而得到叁维和二维参数与模板等级的关系式,最后用12块织物进行验证。结果表明:用叁维特征粗糙度预测织物平整度等级的准确率高于二维指标熵的标准差;AATCC平整度模板不同等级间的差异不同,3级与3.5级之间及4级与5级之间的差异甚微。研究证明叁维扫描技术可以用于模板及织物平整度的测试与评价中,且精度高于图像处理技术。(本文来源于《丝绸》期刊2018年03期）
王佳宁,刘成霞,方苏[8]（2017）在《基于图像处理的织物缝纫平整度客观评价》一文中研究指出织物的缝纫平整度是决定服装外观的重要因素,但肉眼评价存在一定的主观性,且常用的AATCC Test Method 88B-2006标准样照仅分5个等级,限制了评价的精度。利用图像处理技术探讨了客观评价织物缝纫平整度的方法。试验对5种常见织物采用不同的抽褶量进行车缝,以产生不同的平整度外观,进行平整度主观评价后,再借助MATLAB图像处理技术,提取缝纫图像的多个统计参数与小波特征,对客观参数与主观评价结果进行相关分析,得到与主观评价结果相关性较好的客观参数。研究结果表明:小波分解5层时的水平细节系数标准差,即SH5与主观评价具有良好的一致性,可以作为取代主观评价的客观指标。(本文来源于《国际纺织导报》期刊2017年04期）
张宁,潘如如,高卫东[9]（2017）在《采用图像处理的织物缝纫平整度自动评估》一文中研究指出为解决织物缝纫平整度客观自动评估时分类正确率低的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵、小波分析和反向传播(BP)神经网络相结合的织物缝纫平整度的自动评估方法。首先采集标准缝纫图像,将图像的灰度级降至16级,计算图像在0°和90°方向上的灰度共生矩阵并将其归一化,提取灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和相关性4个特征参数,并分别对特征参数在0°和90°方向上取均值;同时,运用Haar小波在第6个分析尺度上提取并计算图像的水平细节系数的标准差。然后将提取的这5个特征参数输入到BP神经网络中训练和识别,并对标准缝纫图像进行了评估。评估结果显示:提出的算法与单独采用灰度共生矩阵特征、小波特征相比,具有较高的分类正确率,分类效果稳定。(本文来源于《纺织学报》期刊2017年04期）
徐平华[10]（2016）在《基于稀疏编码的多视域织物外观平整度表征与评级》一文中研究指出家庭及工业洗涤过程中,织物受到物理和化学的综合作用,表面产生了记忆折痕,从而影响了纺织品服装的外观美感和服用性能。织物外观平整度反映了洗后面料的形状保持性,广泛用于纺织服装的材料性能、织物整理效果、洗涤剂及洗涤设备性能等的评估。人工主观评级及现有的客观评级方法存在一定的缺陷,难以满足当前行业检测需求。纺织服装表观性能的仪器化检测,一直是检测领域的难点,也是交叉学科的研究热点。本论文在纺织品服装专业理论基础上,将人的视觉感知与图像分析技术相结合,提出了基于稀疏编码的多视域织物外观平整度客观评级方法,为织物表观性能的评估提供了有效的解决方案。论文模拟人工评级中视觉感知和信息处理机制,从织物图像局部特征提取与匹配、多视域下织物空间形貌的重建、基于深度图像的稀疏编码与评级叁个方面进行了系统的研究。主要研究内容和结论概括如下:(1)人工视觉评级方法优劣分析。为明晰主观评级的优势和缺陷、界定出主观评级的适用范围、明确客观评级研究方向,本文对人类视觉感知与信息处理机制、织物外观平整的评级方式进行了论述,在此基础上,利用眼动跟踪实验和图像处理技术对主观视觉评级偏差、个体间差异及其视觉影响因素进行系统的分析。对生物视觉感知理论、人工视觉主观评级方式等调研得出:人眼能够感知物体的叁维形态,并具有快速、低代价、多特征综合的优势。人工视觉评级即约定在特定的实验环境下,由经过培训的检测人员进行目光比对,并综合评价出与平整度标准样板最为相似的等级。眼动跟踪实验研究发现:人工评级对纯白色织物评级偏差较小,结果相对稳定;主观评级人员均坚守了各自的认知准则,自身的差异较小,但个体间存在不同程度的离散性;色彩对评级的影响较大,纹理对评级的影响最为显着。产生这一现象的原因是人在评级过程中受到织物表面颜色、纹理的干扰,视觉关注存在差异。视觉关注覆盖区域越偏离折皱位置,评级偏差越大;视觉焦点越分散,个体间评级离散度越大。人工评级仅部分适用于纯白色织物的评级,不适用有色或表面具有纹理织物的评级。由此得出,主观评级容易受到织物表面颜色和纹理的干扰,导致评级结果失真,个体偏差大,仅适用于纯白色织物部分等级的评级。(2)多视域图像采集装置设计和开发。从人工评级习惯、检测要求及实用性等角度出发,综合考虑到人工视觉评级习惯和操作便利性,分别对图像采集平台、环境光源、成像设备等作了比较,通过优化最终设计出直立前向、可旋转、便携的多视域图像采集装置。该装置由图像采集平台、光源单元、成像、图像实时传输等单元构成,实现相机自动旋转、图像同步采集、传输与存储等功能。在此基础上,利用加权平均值法将采集得到的图像进行灰度化处理、利用Harris角点检测确定折皱织物的有效区域,并采用自适应均值滤波对图像中含有的噪声进行剔除。图像预处理为后期的图像校正与匹配、立体重建与深度映射提供了可靠的基础信息。(3)折皱织物局部特征提取与匹配。为了克服织物表面颜色、纹理对评级的干扰,本文基于立体视觉原理,提出利用图像局部特征描述符及其相似度重建出折皱织物的空间形貌。首先,通过棋盘格标定法标定得出双目相机的内外参数,并对左右视图的畸变进行校正;其次,提取出SIFT尺度不变特征变换算子,结合区域生长机制和k-d树存储策略,依据像素邻域的归一化互相关指标实现图像的匹配;最后,依据人眼视差原理,通过坐标系统的变换,计算得出折皱织物的高度信息。实验选取了6种具有外观纹理代表性的织物对算法进行了验证。实验结果表明,通过双目立体视觉算法可以部分重建出织物的折皱形态,避免了织物表面颜色、纹理的干扰。双目立体视觉有效规避颜色、纹理对重建的干扰,但因受到视角和匹配精度的影响,部分区域出现透视失真,导致部分区域出现匹配遗漏,重建完整性还有待进一步提升。(4)多视域图像重建与深度映射。本文提出了旋转式多视域图像重建方法解决双目立体视觉中图像匹配遗漏问题。首先利用双目相机的多角度旋转,采集不同视角下的织物图像。其次,利用棋盘格角点坐标位移变换关系,将多个视角下采集的图像统一到初始位置;再次,利用“点-曲面”迭代的3L算法,实现多幅点云的融合,提升了织物重建的完整性;最后,将重建获得的高度值映射到二维平面作为图像的灰度值,形成织物深度图像,作为后期图像分类的基础数据。实验部分开发了相机视角变换、点云去噪、点云配准、优化及可视化算法,实现基于多目的叁维重建。结果表明:多视域织物重建算法能够有效地融合多组点云信息,采用点到面的最小距离计算的迭代算法,达到较好的收敛效果,能够有效地将不同视角下的点云统一到相同坐标系当中,充分利用了多视域图像信息,有效地重建出完整的织物折皱空间形貌。(5)折皱织物编码与平整度的客观评级。人类视觉判断可看作为一种具有高效的信息获取、特征提炼和综合判定功能的图像处理系统。稀疏编码算法借鉴了哺乳动物视觉细胞感受野的信息处理机制,一定程度上模拟了人对信息处理和判定的过程。文中利用稀疏编码算法对织物深度图像的底层特征进行训练与编码,构建出织物外观平整度视觉字典对织物折褶形貌进行表征,并利用多分类支持向量机多分类策略对织物深度图像进行了分类。实验部分从白色试样中筛选出300种具有代表性的表观折皱织物,利用叁维重建技术设计出织物深度图像。实验结果表明:稀疏编码算法更能够反映图像的本质特征,其分类主客观一致率较Bo W、SPM算法有了较大幅度的提升。当训练样本量为90时,分类主客观一致率趋于稳定。单幅深度图像评级时间小于3秒,精确达到0.1级,50次主客观一致率均值为93.3%,能够在较短的时间内给出织物的外观平整度等级。本文对织物外观平整度客观评级方法的研究,创新之处包括:(1)首次从人工视觉感知方式出发,利用人眼视差原理设计并开发出具有多视域、便携式的图像采集装置;(2)创新地引入SIFT局部不变性特征,结合区域生长机制和“点-曲面”的配准算法重建出折皱织物的空间形貌,有效避免了织物表面颜色和纹理对评级的干扰;(3)模拟生物视觉神经快速、低代价表达自然图像的机制,以视觉“兴趣点”作为底层特征,通过稀疏编码逐层构建“视觉词典”,不再依赖于抽象的数学指标表征折皱织物。织物外观平整度的仪器化检测的实现,理论上,是机器视觉智能技术在传统织物外观性能评估上的突破;实践上,对于减少内外贸易纠纷,提升传统纺织产业,促进我国纺织服装的出口、相关洗护设备和产品性能的评估具有非常重要的实践指导价值。(本文来源于《东华大学》期刊2016-10-26）
织物平整度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决织物平整度人工评级主观性强,现有客观评级准确率低的问题,提出一种基于傅里叶变换、频谱特征提取、支持向量机的织物平整度评级方法。首先采集标准模板及织物样本图像,对所得图像预处理并进行傅里叶变换;在频域内构建低通滤波器,通过频域滤波以及傅里叶逆变换确定褶皱信息在频谱图中所处频率范围,称之为褶皱贡献区间;将褶皱贡献区间划分为若干特征子区间,统计每一区间内频谱幅值之和,并以此作为特征值构造特征向量;以所有训练样本的特征向量构造特征向量集,并以所得特征向量集训练支持向量机,对织物平整度进行客观评级。所采用织物样本总数为132,取其中24张及标准模板图像为训练集,其余作为测试集。结果表明,本文使用算法在织物平整度评级方面具有很好的效果,评级准确率可达96.30%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
织物平整度论文参考文献
[1].李曾婷.操作性更强，精确度更高《织物外观平整度测定-图像分析法》标准正式发布[J].电器.2019
[2].石康君,王静安,高卫东.基于傅里叶频谱特征的织物平整度客观评级[J].纺织学报.2019
[3].沈红影,徐平华,邵芬娟,丁雪梅.织物外观平整度客观评级图像采集装置设计与搭建[J].家电科技.2019
[4].周建鑫.热定型针织物平整度控制关键技术研究与应用[D].华侨大学.2019
[5].张文化.改善莱赛尔织物洗后平整度的树脂整理[J].印染.2019
[6].陈丽丽.精纺毛织物缝纫平整度客观评价方法[J].纺织学报.2018
[7].刘成霞,甘敏,郑文梅.织物平整度的特征提取方法对比研究[J].丝绸.2018
[8].王佳宁,刘成霞,方苏.基于图像处理的织物缝纫平整度客观评价[J].国际纺织导报.2017
[9].张宁,潘如如,高卫东.采用图像处理的织物缝纫平整度自动评估[J].纺织学报.2017
[10].徐平华.基于稀疏编码的多视域织物外观平整度表征与评级[D].东华大学.2016
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