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针对目前基于机器视觉的机织物密度自动检测时织物检测视野小、精度低、品种适应性差的问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的检测方法。首先设计了一套离线图像采集系统连续采集织物图像,并建立一个包含详细织物参数的织物图像数据集;然后采用一种具有不同大小局部感受野的多尺度卷积神经网络适应不同大小的织物结构特征,定位纱线位置;最后利用霍夫变换及灰度投影方法处理网络模型所预测的纱线位置图,计算织物经纬密度,并对...
织物密度对水泥复合材料界面粘结的影响
复合材料 水泥 织物密度
2009/10/23
通过 3种不同织物密度的尼龙纤维织物的拉出试验和抗折强度试验 ,研究了它们所增强的水泥复合材料的界面粘结状况和织物密度对水泥复合材料界面粘结性能的影响 ,并初步讨论了纱线捻度对织物增强水泥复合材料界面行为的作用。结果表明 :在平纹织物中 ,织物的密度 ,对它所增强的水泥复合材料界面行为的影响是双重性的。以经向密度为 80根/10cm ,纬向密度为 50根/10cm的尼龙纤维织物与水泥基体间的粘结状...
基于自适应小波变换的织物密度测量
织物密度 小波变换
2009/10/15
应用自适应小波变换技术以实现机织物密度的自动测量。先运用Wiener2和直方图均衡技术对织物图像进行预处理,增强图像的纹理特征;接着选取自适应小波技术对织物图像进行分解;再对分解得到的子图像进行二值、平滑等后处理;最后通过分析后处理图像的经纬纱线信息得到织物密度。试验结果证明,运用该方法能够准确测量3种基本组织的织物密度,是一种行之有效的方法。另外,还简要介绍了自适应小波的构造技术。