基于B样条线圈模型的段染纱针织物外观模拟

针对段染纱针织物花纹预测困难且现有织物模拟方法真实感有待提升的问题,提出了一种基于真实段染纱的针织物外观模拟方法。首先,使用图像处理技术对获取的段染纱图像进行阈值分割和形态学处理等预处理,从原始图像中提取纱线主体区域。然后,从真实织物中提取线圈点位信息,借助最小二乘拟合构建B样条线圈曲线,并根据曲线将段染纱真实图像映射为线圈图像。最后,在考虑线圈交织覆盖关系以及光照因素后,通过排列线圈实现纬平针针织物及其系列针织面料的外观模拟。结果表明:所模拟的线圈模型能够还原真实线圈中的纱线走向,且模拟织物外观花纹效果与实物一致,整体呈现出较好的真实感。

色织面料浸泡色牢度检测方法分析及浸泡色牢度达标工艺探讨

文章对色织面料各种浸泡色牢度的测试环境及工艺条件进行分析,对比不同测试方法的工艺特点及浸泡色牢度结果评级的差异,分析浸泡色牢度测试标准后,根据最贴近家庭洗衣场景及浸泡色牢度高要求,对测试方法的选用提出建议,同时当色织面料深色系列的浸泡色牢度达到高标准测试方法4.0级及以上水平时,结合纱线染色后处理及面料后整理生产过程的关键质量控制点,采用正交试验探讨工艺参数、助剂种类及其质量浓度对浸泡色牢度的影响,提出色织面料浸泡色牢度要达到高标准时的染整工艺方法。

海藻纤维色织面料生产技术

面料设计以海藻纤维与Lyocell为原料,探究竹节纱纺纱工艺,混纺纱经过前处理和染色得到经纬纱线,同时探究色织面料的生产流程及关键参数,并测试面料的各项性能。结果表明,所开发面料指标满足产品开发需求,该类产品具有广阔的市场前景。

注意力残差块引导的师生网络色织物缺陷检测算法

针对传统色织物缺陷检测重构模型存在难以保证缺陷区域的重构效果、漏检和误检率偏高等问题,提出一种注意力残差块引导的无监督师生网络色织物缺陷检测算法;从知识蒸馏角度出发,基于Wide_Resnet50_2网络设计一种具有编码-解码结构的教师-学生模型,学生网络通过恢复经过预训练的教师网络的多尺度特征增强重构能力;提出一种融合双重注意力的残差模块DARM,对特征信息进行双重权重分配的方式可以去除教师网络输出的冗余信息,进一步扩大师生网络之间对于缺陷区域的表征差异,提升模型的缺陷检测与定位能力;实验结果表明,提出的算法在YDFID-1数据集上AUPRO达到了85.8%、像素级AUROC和图像级AUROC分别达到了96.3%和98.3%;在少样本条件设置下,提出的算法在MVTec数据集上AUPRO和AUROC下降不超过4.5%,实验结果验证了该算法处理色织物缺陷检测问题的有效性以及稳定性。

单位成本控制在色织布生产中的实践

为了降低色织产品的单位成本,介绍单位成本控制的重要性及其项目组的组建方法;从产量、产品制成率、染助剂管理、关键项目对标管理、成本核算等方面分析单位成本主要控制措施。指出:通过单位成本管控,可提高系统成本控制意识;将产品成本控制从事后分析提到了事前预控,有助于指导生产优化过程参数、降低产品单位成本;提高市场竞争力,需要做好生产全过程的成本管控并不断提升产品附加值。

多系列包袱样织造的工艺设计

亚麻面料市场竞争日趋激烈,面料供方更加重视通过织造批量包袱样制作多系列色样,以推出符合流行趋势和原创的色织新品,从而提高市场竞争力。研究指出,在设计多规格、多花色系列色织亚麻色织包袱时,应以提高颜色样选出率和各工序的劳动效率为宗旨,同时介绍了在简单和复杂花型同步设计时合理配置分组的原则和工艺要点。

应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测

针对织物缺陷检测时传统人工的误检率、漏检率较高问题,提出一种应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测算法。因织物图像采集过程中含有较多噪声且信噪比较低,先对缺陷织物进行最优尺寸高斯滤波,有效滤除细节噪声;再根据织物图像特征建立深度卷积神经网络,利用径向基神经网络的非线性映射能力作用于卷积神经网络,并通过反向传播算法调整权值参数,获取无缺陷样本与训练样本之间的映射函数;最后,利用映射函数及特征字典重构图像并提取特征,根据Meanshift算法分割缺陷,确定缺陷位置。结果表明:应用深度卷积神经网络的缺陷检测算法对色织物图像库中的缺陷图像可实现提高检测效率、缩短检测时间,获取准确缺陷位置的目的。

春夏季衬衫用色织面料材质的感性评价

为识别不同材质色织面料的美感特征,以春夏季衬衫用色织面料为研究对象,选取我国市场上最常用的材质作为面料样本,比较消费者对不同材质色织面料的感觉评价。运用语义差异法进行评价实验,运用描述统计、探索性因子分析、多元回归分析等数理方法挖掘材质特征。结果表明:不同材质面料在感觉意象上存在显著差异,且消费者的感觉与Kawabata织物评价系统风格仪的测试结果不完全一致,主要差异特征可总结为:柔软度与粗糙感、温度感、光泽度、个性因子、价值因子、天然因子6个因子;不同材质面料的感觉意象与喜好度得分的关系结构存在差异,可表达为不同的关系偏好方程,通过方程可得知提高材质喜好度的重要意象。

基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测研究新进展

按照被检测的织物类型并根据当前研究中所使用的方法,简要综述了近年来基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测系统新的发展和应用情况。首先分析了织物疵点自动检测研究的理论和现实意义。给出了织物疵点检测系统中视觉图像获取和疵点图像检测2个关键部分的架构。说明了迫切需要进行检测的2类织物白坯布和色织布,着重讨论对这类织物进行疵点检测的各种新方法,并分析其检测效果和存在的不足。最后给出了疵点检测研究的几点建议。

段彩纱在色织物开发中的应用

探讨段彩纱在色织物开发中的应用。介绍了利用等线密度段彩纱设计色织物的原理和方法;以两个分段时间为基础,设计了不同色段长度、配色及素色纱条件下的8种段彩纱织物;当色段长度不相同时,两种织物图案形状与颜色深浅差异较大;采用不同配色时,可以得到图案相同但风格不同的织物;利用不同的素色纱与段彩纱组合,可以突出段彩纱织物的新颖性。认为:通过改变段彩纱的色段长度、配色及素色纱,可以开发出多种风格的段彩纱织物,丰富色织物的品种。

涤纶包覆纱纬弹色织面料的生产技术要点

介绍涤纶包覆纱纬弹色织面料的设计及生产要点,通过设计每花经纱根数和全幅花数、合理设计布边组织及每筘穿入数、合理调节主辅喷嘴引纬气压、适当增加上机张力、合理调节开口时间等技术措施,使织造过程中布幅稳定,布面均匀,无纬缩,织物有弹性,织机效率达95%以上,入库一等品率在97%以上。

基于流行色研究的色织物纹样配色设计

为使色织物纹样配色设计紧跟流行趋势,配色更加协调美观,以一组流行色样本为例,研究了男士格子衬衫类色织物的配色。对色织物定位与分类,然后以HSB色彩模型为基础,对流行色的色相、纯度、明度3属性进行量化分析;从流行色选取和运用的角度,对男士格子衬衫分类设计;根据不同色系结合流行色,对设计思路和过程加以梳理并总结该类色织物色彩搭配规律及技巧。结合实例的配色纹样设计分析,为配色设计工作提供新的思路和方法,有助于设计的产品更符合时尚和潮流需求。

空间并置混色色织物颜色预测方法的比较

整理和归纳了现有的关于空间并置混色色织物的颜色预测方法及模型。以经纬异色原液染色丝的交织物为实验对象,采用色卡比色、Digieye数码测色仪测色等方法,首次提出将"图像平均计算颜色预测""旋转混色颜色预测"和"公式模型颜色预测"这三种方法进行平行比较,并分析验证这几种方法的精确度。研究表明,"图像平均计算"和"旋转混色"颜色预测在一定程度上能够预测空间并置混色结果,但精度较低。相比较前两种方法,公式模型颜色预测方法对空间并置混色色织物的颜色预测结果较为准确。

基于生成对抗网络的色织物缺陷检测

针对色织物缺陷检测存在难以获取大量有标记的缺陷数据、过检现象严重等问题,提出一种基于无监督对抗式学习的缺陷图像重构修复模型。首先,构造了基于生成对抗网络(generative adversarial net,GAN)的图像重构修复模型,利用叠加噪声后的无缺陷色织物样本图像训练模型,使模型能够有效重构出对应的无缺陷图像;然后,将待测色织物样本图像输入模型得到重构图像,进一步获取待测样本与其对应重构图像之间的残差图像;最后,通过对残差图像进行阈值分割与数学形态学运算,实现对缺陷区域的快速检测与定位。实验结果表明:该方法在不需要对缺陷样本进行标记的情况下,通过重构图像与原图之间的残差分析实现色织物的缺陷区域检测与定位。

色织物整经排花工艺软件的研制

色织物的整经排花工艺对现代织造生产有重要的影响 ,在对色织物整经排花工艺中三种整经排花方法深入研究的基础上 ,调查了解了企业对软件功能的需求 ,进行了充分的分析 ,使用delphi语言编制了三种基本排花方法的软件 ,实现了色织物整经排花的计算机模块控制 ,对大量不同织物品种进行验证后 。

纯棉色织物超柔整理

采用纤维素酶在纯棉色织物柔软整理前进行预处理。对纤维素酶处理的浓度、温度、时间、pH值作单因素试验,测试织物弯曲刚度和弯曲滞后矩,并以此作为柔软效果的评价指标;分析`酶处理对织物断裂强力、断裂伸长率及吸湿性能的影响。结果表明,采用纤维素酶(10000U/g)浓度2.5%(owf)、pH值4.5、浴比1∶20,在40℃下处理织物60min,能明显提高织物的柔软整理效果,对织物的其它物理机械性能也有一定程度的改善。

利用上下文视觉显著性检测色织物的疵点

利用上下文视觉显著性,探讨了格子、星形和点状色织物瑕疵检测的方法。针对色织物织物背景和瑕疵的对比度和分布特点,提出一种融合主成分分析法和上下文视觉显著性的色织物瑕疵检测算法。针对几种不同图案和纹理的色织物以及5种不同类型的瑕疵进行检测验证。试验结果表明:该算法能够较好地抑制不同类型织物花纹背景,疵点平均检测准确率达92.2%。认为:本文所采用的算法在色织物瑕疵的自动检测应用上具有一定可行性。

纯棉异经(异纬)高支高密色织物的设计及工艺技术分析

纯棉色织异经(异纬)高支高密织物是近年来国际市场上色织面料流行的新品种,因异经经纱纱支差异较大,地布经纱细,密度高,因而生产难度较大。文章介绍了该织物的品种规格、设计要点及生产技术要点。

结合交互评价的格子型色织物纹样优选

为快速了解消费者对格子型色织物的喜好需求,把握格子型色织物纹样的设计定位,通过显示交互评价和隐式喜好度计算,建立动态的用户偏好优选模型。首先确定格子型色织物纹样的设计特征要素,选取交互评价的纹样样本和优选的纹样数据库。然后通过对纹样样本交互打分,获取用户对纹样设计特征要素的喜好度,量化反映消费者喜好与纹样设计特征要素之间的关系。最后根据自动计算出的用户对纹样数据库中每幅纹样的喜好度,优选出用户喜欢的纹样类型。有32位用户参与实验,结果显示:所有用户对优选的8幅纹样的平均满意度在50%以上,其中2/3用户对纹样的平均满意度在80%以上,说明该优选模型具有较好的可行性,可辅助纹样设计师快速了解消费者对格子型色织物的喜好需求,为个性化定制和设计提供参考。

基于双面成像的色织物密度自动测量技术

探究了色织物纱线密度自动测量的方法,通过一套实验室自行开发的双面图像采集系统采集色织物的正反双面图像,利用Radon变换和仿射变换对采集得到的双面图像进行对位和匹配,通过2种不同融合算法将双面图像进行融合,借助快速傅里叶变换技术(FFT)提取融合图像中对应周期性结构的特征频率点,利用快速傅里叶反变换技术(IFFT)对特征频率点进行重构,最终测得织物密度。分析了色织物单面图像和双面融合图像的傅里叶频谱图,发现单面图像的纹理分布是片段式的,对应的频谱是分散的,而双面融合图像的频谱能量集中在水平或垂直方向,对应的纱线频率点容易提取。试验结果表明:基于双面成像测得纱线密度与密度镜法测得结果相比,最大误差为1.96%,平均误差为0.86%,该方法可以提高色织物纱线密度测量的准确性。