基于平移相减法的机织物组织识别

• 作者: 刘妹琴 张森林 樊臻 王泽民
• 来源期刊: 轻工机械
• 学科: 工学
• 关键词: 织物组织识别 平移相减 亮度累加 相位 组织循环
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 自控·检测
• 页码范围: 53-56,62
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 1567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2895.2018.05.010

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张森林	浙江大学电气工程学院	71	616	15.0	22.0
2	刘妹琴	浙江大学电气工程学院	37	251	7.0	15.0
3	樊臻	浙江大学电气工程学院	18	94	6.0	9.0
4	王泽民	浙江大学电气工程学院	1	1	1.0	1.0