基于特征融合网络的花色布缺陷检测方法

在布匹缺陷自动化检测中,常用机器视觉方法依赖于人工设计的特征,难以检测复杂缺陷,而常用深度学习方法易受花色布图案干扰,检测准确率偏低。因此,提出了一种特征融合网络模型。该模型以Cascade R-CNN为基础框架,采用一种基于快速稳健特征算法(Speeded up robust feature,SURF)获得无干扰信息的差分特征图,并与原始缺陷图融合,获得更丰富的特征信息;采用可变形卷积提高特征提取能力。试验分析显示,相比Cascade R-CNN,该模型在检测准确率上有10.8%的提升。

基于改进Faster R-CNN的花色布瑕疵检测算法

针对布匹瑕疵自动化检测,基于传统的机器视觉方法依赖于人工设计特征,对具有复杂背景图案的花色布瑕疵特征提取难度非常大,因此提出一种基于改进Faster R-CNN(faster region with convolutional neural network)的花色布瑕疵检测算法。在Faster R-CNN的基础上使用Resnet-50作为主干网络,嵌入可变形卷积来提高瑕疵特征的学习能力。通过设计多尺度模型来提高小瑕疵的检测,引入级联网络来提高瑕疵检测精度和定位准确度,构造优化的损失函数来降低样本不平衡影响。通过试验验证了该算法的有效性。结果表明,瑕疵检测效果准确率达94.97%,并能精准定位瑕疵位置,可满足工厂的实际需求。

麻涤粘三合一花色布的试制

本文分析了麻、涤、粘这三种纤维的染色特性,对麻、涤、粘三合一织物的染整工艺作了优选探讨;着重解决麻纤维吸色性差、布面茸毛多,以及色牢度、耐热缩等问题,提高了产品质量,取得了较好的经济效益。

布贴画的加工工艺

布贴画是室内装饰品和礼品.是在一种古老技艺上发展起来的新型工艺品,深受人们的欢迎,其工艺简单易学,男女老少在自家就可操作,是投资少能致富的好项目,不妨试一试.

用新开发的WMS试验布评价洗涤作用力

本文在Terg-0-Tometer去污机上比较了WMS试验布(日本纤维评价技术协会)与改性MA试验布以评价洗涤作用力的有效性,确认了WMS布与MA布对低机械力有相当的灵敏度。在30min内,是否添加洗涤剂和所添加洗涤剂的类型对WMS值几乎没有影响;在40～60℃时,WMS值几乎不受影响。因此,WMS方法是评价正常洗涤条件下洗涤作用力的实用方法。

Digital Jacquard Fabric Design in Colorful Mode

Digital image design is one of advanced technique in textile design. The investigation into digital Jacquard textile design in the colorful mode is one form of research in digital Jacquard fabric design, which aimed at expanding past and present jacquard design and production methods towards innovative ends. In this paper, the design principles and design methods for unconventional digital Jacquard fabric design in colorful mode have been analyzed based on the new technologies and computer applied color theory. The results of this study will enhance further research in the area of digital textile.