基于断裂声波形分析的断裂纤维识别与计数

束纤维拉伸断裂时发出的声信号,可以用来表征束纤维的断裂行为,但拉伸过程中同步产生的噪声会干扰对断裂声信号的判断.为了精确求出束纤维拉伸试验中在某一时刻或某一伸长时的断裂根数,提出了基于小波变换和波形分析的方法来区别纤维断裂声和噪声.对比了不同波形参数区分断裂声和纤维噪声的效果,并提出了复合参数M,试验结果验证了采用M参数临界值所得的断裂纤维总数判定准确,误差率小于5%.根据纤维断裂时间可以计算出单纤维断裂伸长率分布.因为不受纤维强度离散的影响,较之基于束纤维强伸曲线计算的结果,其具有更高的可靠性和准确性.

应用图像法的织物弯曲刚度计算

为评估虚拟服装所采用织物模型的准确性,有必要全面对比虚拟织物和真实织物的弯曲性能,因此提出采用图像法来计算织物的弯曲刚度。为采集织物在悬臂梁上弯曲形态的图像,设计了织物弯曲仪。真实织物在自重弯曲状态边缘存在翘曲现象,必须从翘曲织物的侧面形态中确定一条可以代表其弯曲性能的曲线。分别计算了翘曲织物上、下边缘曲线的弯曲刚度,提出采用中值曲线表示织物弯曲性能的方法。实验结果表明,通过中值曲线得到的弯曲刚度和KES法得到的弯曲刚度存在很好的线性相关度,且在45°和41.5°斜面上的测试结果具有很好的一致性。

基于人体纵截面特征曲线的体型分类

针对人体体型分类标准选择问题,提出了通过人体纵截面特征曲线进行分类的方法。选择了124名青年女性,使用三维扫描仪扫描获得三维人体数据。并提取人体纵截面轮廓曲线数据,通过椭圆傅里叶拟合对原始曲线进行降噪处理。使用转向角函数将截面轮廓曲线转换成角函数曲线,并根据角函数曲线特征提取了5个特征指标,利用主成分分析法提取3个主成分。采用K-means聚类算法进行体型聚类,用伪F统计量确定最佳分类数目,将体型分为4类。最后通过对比分析4类体型特点,描述了各类体型在背部、背中心线、腹部、臀部和侧面厚度的差异。

应用曼列狄斯法的三维服装模型最佳分辨率计算

三维服装模型的数据量和视觉效果是密切相关的,考虑到在线浏览模型时对数据量的限制,有必要研究它们之间的关系,从而找到模型对应的最佳分辨率以满足在线浏览对小数据量和良好视觉效果的双重要求。对扫描得到的原始三维服装模型进行简化得到一系列模型,提出采用几何差异和曲率分布双重评价指标来表征其视觉效果,进而量化模型数据量和视觉效果之间的关系。提出采用曼列狄斯法来计算三维服装模型的最佳分辨率。结果表明:采用曼列狄斯法可稳定有效地计算三维服装模型最佳分辨率;可简化掉三维服装模型90%的数据量而不损伤其视觉效果。

基于照片序列的织物悬垂形态重建及测量

现有织物悬垂性能的测试多局限于二维尺度,不能直观地反映织物的三维外观形态.提出了一种简单有效的织物悬垂测试方法,能够基于普通智能手机后置摄像头采集的照片序列重建织物悬垂的三维彩色模型,并且通过点云和图像处理技术提取出织物的悬垂性能指标.试验结果表明,基于照片序列的建模方法能够有效应用于不同花纹、颜色织物的三维悬垂形态重建,其测量结果与传统方法之间具有高度相关性,能够满足多数织物悬垂性能表征的需要.