一、织物中纬纱排列参数的自动识别（论文文献综述）
孟朔[1]（2021）在《基于卷积神经网络的机织物结构参数识别研究》文中研究表明织物,尤其是机织物,是日常生活以及产业应用中最为重要的材料之一,其结构参数主要包括经纬密度和织物组织,而色织物还涉及色纱排列以及配色模纹。这些参数的高效准确识别,是企业进行来样设计、质量控制的重要前提。然而目前,其分析仍旧依靠人工进行,耗时耗力且效率低下。近年来,利用计算机视觉技术自动识别织物结构参数的研究日益增多,然而仍未有十分成功的系统,这是由于目前的研究多是基于传统方法,而随着深度学习技术的发展,为织物结构参数的自动识别提供了新的思路。基于此,本课题对织物结构参数的自动识别进行了系统的研究,主要工作内容如下:（1）开发了一套无线便携式织物图像采集系统,以解决现有的图像采集系统笨拙,操作复杂的问题。该系统采用无线传输,结合RTSP码流与Web Socket传输协议进行数据交互,能够应用于商业场景与生产环境下的织物结构参数检测。（2）建立了一个织物图像数据集,该数据集包含400多种不同类型的织物,并带有详细的织物结构参数,可以用于训练深度网络模型,同时也可以作为一个标准的检测效果评价数据集。（3）设计了一种多任务多尺度卷积神经网络（MTMSnet）用于织物结构特征的识别与分析,该网络采用多任务方式分别定位纱线与组织点,同时引入含有不同大小卷积核的多尺度结构,适应不同大小的织物特征,提高了网络的泛化能力。基于网络预测的织物结构特征热力图,实现了织物密度、织物组织、色纱排列和配色模纹的自动检测。（4）开发了一套网页端与移动端的织物结构参数在线识别系统,网页端系统利用Django、Vue.js等技术前后端分离开发,移动端利用Uni-app框架实现跨平台多端兼容,两套系统共用后台接口,目前,所开发的系统已上线内测。结果表明,本文所开发的织物结构参数检测算法对于经纬密度的平均检测误差为1.47%,组织点识别误差为5.42%,配色模纹识别误差为10.39%,优于现有的算法,同时利用热加载技术,平均一次检测时间为1.21s,结合所开发的图像采集系统与在线识别软件系统,一次检测用时低于5s,证明了本文所提方法的有效性和优异性,可以服务于企业的实际生产。
董冲[2]（2021）在《基于机器视觉的整纬机控制系统研究》文中指出随着我国提出“中国制造2025”的国家发展战略,中国制造开始向中国智造转型升级,印染业也开始紧随国家智造发展步伐,加速企业生产设备升级改造。目前印染业大多使用光电整纬机,对大多数较厚、稀疏网孔、斜纹织物的纬斜检测存在适应性差、精度低的缺陷,严重阻碍了印染业向高质量纺织品发展的进程。机器视觉纬斜检测具有精度高、适应广、速度快等优点,已成为整纬机智能化升级改造的方向。本课题以某纺织设备公司的实际需求为背景,设计了基于机器视觉的整纬机控制系统的解决方案,并对系统涉及的软硬件进行选型,构建系统的软硬件平台。织物纬斜检测具有宽幅面、运动采集等特点,采用动作命令方式向多套Gig E面阵相机发送触发信号的方法,对局部织物图像并行采集,将采集的多路局部织物图像通过千兆交换机向工业计算机传输图像数据。根据织物纬纱的特点,提出一种Sobel边缘方向检测和累积概率霍夫变换相结合的织物纬斜检测算法。该算法首先运用线性点运算和直方图均衡化,增强织物图像的对比度;其次运用快速傅里叶变换和频域组合滤波,突显织物图像的纱线纹路;再次运用Sobel边缘方向检测和阈值分割法,提取出纬纱纹路区域;最后运用形态学骨骼化和累积概率霍夫变换,检测出近似纬纱的直线及其倾斜角度。通过测试,验证了该算法具有适应广、精度高、速度快的优点。针对局部织物图像的纬斜融合问题,提出一种多路视觉纬斜融合算法。该算法根据各局部位置织物纬斜角度的正切值,对整宽幅织物建立坐标系,采用最小二乘法拟合出纬纱变形曲线,计算出整宽幅织物纬纱变形量,为整纬机的矫正辊调整量提供了准确依据。在上述算法的基础上,开发出一套机器视觉整纬机控制系统应用软件。工业计算机运行控制系统软件,PLC控制器控制矫正装置。系统软件通过.NET开发平台,以C#作为编程语言,结合SQLite数据库,实现系统用户登录、系统参数设置、检测图像显示、纬纱变形数据曲线绘制、手动/自动矫正控制、历史数据查询等功能。控制系统测试表明,该系统运行可靠,各项功能运行正常,达到设计要求。
秦愈[3]（2021）在《三向织物计算机辅助设计及拉伸性能研究》文中研究说明随着科学技术与人们的生活联系日益紧密,通过软件程序进行织物结构设计的便捷性与快捷性越来越受到人们的关注。三向织物具有结构稳定性好,拉伸、撕裂等力学性能较好等优势,被广泛应用于纺织材料中。本文通过对三向织物的结构进行研究,采用代码程序对织物进行平面设计,为织物建模奠定结构基础。拉伸性能是织物最基本的力学性能,文章利用有限元模拟技术研究了三向织物的拉伸性能。同时,文章分别对比了不同织物、不同组织结构和不同纱线线密度的织物模型拉伸性能。利用有限元模型分析方法可以减少实际试织、制样、测试等流程,有效地对织物的拉伸性能进行模拟分析。首先,文章对三向织物的结构进行了研究,采用扁平织带进行不同组织、不同宽度的实物编织,探究织物组织中特征点的位置关系,并根据机织物覆盖系数的原理推出三向织物覆盖系数计算公式。其次,文章利用Python语言进行三向织物的组织结构软件设计,分别计算织物中经纱和纬纱的循环方式以及覆盖系数。并利用Python和Py Qt5相结合,进行软件程序界面的设计和软件代码的设计,软件程序可以设计出不同纱线宽度、不同经纱组数、不同经纱颜色的织物组织图。同时利用代码进行纱线位置的排列可以减少人为手工编织的不准确性。最后,在软件程序的基础上根据输出的位置坐标结果以及实际观察的纱线位置截面关系,来计算织物中纱线的弯曲路径,利用建模软件建立织物模型,为有限元织物模拟奠定三维物理模型基础。在ABAQUS有限元软件中进行织物单胞模型的细观拉伸分析和织物整体模型的宏观拉伸分析,对比两种织物模型的经向拉伸和纬向拉伸中应力分布情况,并对比两种模型结构的应力-应变曲线;在有限元单胞模型的基础上,对比了平纹组织和三向组织的拉伸性能。结果发现:细观模型可以准确反映出织物在拉伸过程中的应力分布情况,网格划分越细致,越与实际结果相符合;对比同纱线密度、不同组织结构对织物的拉伸性能存在一定影响,三向织物的拉伸性能模拟结果好于平纹织物;对比相同组织、不同纱线线密度的三向织物结构发现,在三向织物中,纱线线密度越大,织物的拉伸性能越好;对比同种纱线线密度、不同三向织物组织结构发现,经纱根数的增加会对织物拉伸力学性能产生影响,根数增加,织物的空隙减少,织物的拉伸性能越好。
翁小霞[4]（2019）在《机织物红外热成像特性的研究》文中提出织物红外隐身方面的性能一直以来都是各个国家在军事方面研究的重点热点。红外隐身织物不仅能提高军事战斗人员与军事设备在战场上的存活概率,也能提高国家的军事战争实力。随着红外探测设备的发展与红外隐身织物的不断研究,军事上对于红外隐身织物的要求也逐渐提高。不仅需要织物有良好的红外隐身性能,还需要织物具有良好的服用性能。本文根据基尔霍夫定律和瑞利散射原理,针对人体服用的红外隐身织物性能展开研究。在纱线基本性能研究基础上,选择普通涤纶、镀银长丝、镀铜长丝和ZnO涤纶长丝为主要原料设计制备织物,研究织物的基本服用性能和红外热成像特性,并研究不同织物参数与织物红外隐身性能的关系,同时,针对室内、室外、白天、黑夜与不同作用时间等测试环境,对织物性能的环境适应性进行分析研究。（1）对镀银长丝、镀铜长丝和ZnO涤纶长丝纱线表面形态进行观察,纱线条干较为均匀,镀银长丝和镀铜长丝的镀层较为明显,镀银层厚度大于镀铜层厚度。使用EMS 302M型红外发射率系统对纱线红外发射率进行检测,结果显示:镀银长丝的红外发射率为0.765,镀铜长丝的红外发射率为0.804,ZnO涤纶长丝的红外发射率为0.789。镀银长丝和ZnO涤纶长丝符合用于较低发射率装饰布的标准,镀铜长丝较符合标准,且镀银长丝的红外发射率较镀铜长丝小。（2）根据不同织物组织、织物紧度和纬纱配比设计织造织物共26块。依据测试标准,对织物基本服用性能进行测试。结果显示:织物表面较为平整,厚度较为均匀;织物的透气率在8.6-554 mm/s之间,随着纬纱中镀银长丝含量的增加,织物的透气率有一定幅度的增大,不同织物纬向紧度下的透气率随着织物纬向紧度的增大而减小,根据国家标准GB/T28048-2012,发现本文制备的大部分平纹织物可用作冬服面料,而大部分斜纹、缎纹组织可用作夏季服装的面料;本文制备的织物的断裂强力范围为230N-450N,织物断裂伸长率范围为12%-23%,织物强力基本符合红外伪装用装饰布要求。（3）基于本文所制备的织物,将小块织物置于手心检测进行检测,使用FLIR E5型热成像仪获取织物的红外热成像图,将得到的热成像图导入FLIR Tools软件进行处理,根据织物与外界环境的辐射温度差异评价分析织物红外隐身效果。不同织物参数下的织物红外隐身效果分析结果如下:织物与外界环境的辐射温度差在3-7.7℃之间,织物组织和织物密度保持不变的条件下,随着织物中镀银长丝的含量增加,织物红外隐身性能提高,且纬纱中镀银长丝含量:ZnO涤纶长丝含量大于2:5时,织物可实现较好的红外隐身效果;在织物组织和织物中纬纱排列不变的条件下,随着织物紧度增加,织物红外隐身性能提高,织物纬向紧度大于97.6%时,织物可实现红外隐身;织物孔径增大,织物的红外隐身性能减小,且织物孔径小于20 μm时,织物实现红外隐身。镀银长丝和ZnO涤纶长丝投纬比为3:1,经纬密为1100*300根/10cm的平纹组织织物可用于军事服用红外隐身织物的基础性研究。（4）分别测试织物在室内和室外、白天和黑夜以及人体对织物作用0s、30s、60s、90 s、120 s、150 s、210 s和300 s后织物的红外隐身性能,比较织物性能差异性。实验结果显示织物白天和黑夜的织物性能表现为:在室内,本文制备的织物与外界红外辐射温差相差不大,织物性能可以保持较好的稳定性;在室外,织物的红外隐身性能有一定的差别,手部织物白天与外界环境的辐射温度差大体上小于夜晚的辐射温度差。不同作用时间的织物性能显示:随着作用时间的推移,在室内,普通涤纶织物和本文制备的织物与外界环境的红外辐射温差都增加,本文制备的织物辐射差增长程度小于普通涤纶织物,210 s以后,本文制备的织物辐射温度差开始趋于稳定,而普通涤纶织物辐射温度差仍有一定的上升趋势,说明本文制备的织物红外隐身性能的环境适应性优于普通涤纶织物;在室外,普通涤纶织物与外界辐射温度差的增长速度由慢到快,本文制备的织物辐射温度差先保持较为稳定的状态,210 s出现增长。说明本文制备的织物与普通涤纶织物相比具有一定的稳定性。
赵星[5]（2019）在《柔性织物结构的纱线坐标系建立方法研究》文中提出在纺织行业的基于机器视觉技术的自动化加工和检测应用中,存在着由于光照干扰和织物拉伸变形所引起的图案识别误差大、尺寸测量精度低和模板匹配准确率低的问题。为解决此类问题,本文提出了一种基于光照预先补偿的新型二值化方法,解决由于光照不均引起的图像分割效果差的问题;提出了一种基于织物经纬线特征建立柔性纱线坐标系,以还原拉伸变形织物上图案原始形状的方法,解决尺寸测量精度低和模板匹配准确率低的问题。基于光照预先补偿的二值化算法首先获取当前光照条件下白板图像,通过白板图像计算出相机视野内不同区域的光照分布强度,并用一个权重值来表示每个小区域的光照强度。相机获取待识别图像时,使用已经计算好的光照强度权重来处理图像上对应的区域,从而实现对该区域的“光照补偿”,最后使用最大类间方差法计算阈值,对图像进行二值化分割操作。实践证明该方法能够适应各种恶劣光照条件,实现图像目标和背景的充分分割。纱线坐标系是利用织物图像中经纱和纬纱之间相互交错,相对位置关系不变的特点建立的一种柔性坐标系,坐标系上某点的横坐标表示该点所在的经纱序号,纵坐标表示该点所在的纬纱序号,坐标原点是图像左上角第一根经纱和纬纱的交点。本文使用图像细化技术得到织物骨架图,然后利用骨架图中纱线具有单位像素宽度的特点和相邻像素连通性的判断条件,提出并实现了一种纱线提取算法,能够从骨架图中提取出经纱和纬纱的位置信息,最后利用经纱和纬纱的像素坐标信息,实现了像素坐标系到纱线坐标系的变换,建立了具有柔性特点的纱线坐标系。本文所述纱线坐标系方法具有柔性特点,可适应各种恶劣不均匀的光照条件,无论织物在外力作用下如何拉伸变形,织物上特定点的坐标值具备不变性,均能还原变形图案的原始信息,解决了柔性织物机器视觉识别误差大、尺寸测量精度低和模板匹配准确率低的问题,已经在武汉金运激光股份有限公司的智能切边机上获得应用。
张萌[6]（2019）在《基于分层组合模式的双面效果提花织物设计研究与实践》文中提出双面提花织物是一种织物正面和反面均能表现织纹效果的经纬交织物,受传统单一平面模式的设计限制,双面提花织物的结构设计非常复杂,且织物正反面只能表现有限色彩数（一般少于32种）的织纹图案。与传统单一平面模式的双面提花织物设计原理不同,本论文基于全数码化的分层组合模式,提出一种双面提花织物的创新设计原理和方法,其创新性主要体现在三个方面:一是通过设置全显色技术点来设计织物结构,使其表里层结构具有全息的变化,织物正反面均具备独立表现多彩晕纹显色效果的能力;二是根据全显色技术点设计规则的接结组织用于连接表里层结构,包括自身接结组织和附加纬接结组织,使双面提花织物的正反面在独立表现多彩晕纹显色效果的同时,实现双面提花织物结构的交织平衡和稳定,满足大批量生产的技术要求;三是通过表里层织物结构与接结组织组合方式的变化来实现双面提花织物结构的变化设计,在基本设计和变化设计的基础上构建具有创新效果的双面提花织物品种体系。本论文通过设计实践验证了基于分层组合模式的双面提花织物设计原理和方法的有效性,同时通过创新产品的开发证明了基于分层组合模式的双面提花织物设计原理和方法的应用价值。本论文研究内容主要分为三部分,分别是基于分层组合模式的双面效果提花织物设计原理研究、设计方法研究和创新产品开发。首先,本论文以满足双面提花织物正反面均能表现多彩晕纹为技术要求,构建了基于分层组合模式的双面提花织物设计研究框架,研究分析基于分层组合模式的表、里层织物结构设计和规则接结组织设计原理,包括自身接结、附加纬接结和表里换层三种接结方式在基于分层组合模式的双面提花织物设计过程中的实现途径。通过全显色技术点设置解决自身接结和附加纬接结双面提花织物表、里层织物结构的规则接结问题,同时解决织物正反面能精准表达多彩晕纹显色效果的技术问题;另外,在自身接结和附加纬接结双面提花织物结构设计的基础上,通过表、里层结构和接结组织的组合变化提出了双面提花织物的变化设计原理。本文从根本上改变了传统单一平面模式的双面提花的设计理念,打破了单一平面模式双面提花织物结构设计在色彩表达上的限制。其次,本论文通过色彩实验,研究了基于分层组合模式的双面提花织物表面呈色规律,制作了正反面均为2组纬的自身接结双面全显色提花织物色卡样品和附加纬接结双面全显色提花织物色卡样品,掌握了全显色影光组织在双面提花织物正反面的呈色规律、组合全显色组织和可遮盖全显色组织在双面提花织物表面的呈色差异、以及附加纬纱对附加纬接结双面提花织物表面呈色的影响机制,并以此为基础提出基于分层组合模式的双面提花织物结构优化设计方法,构建起自身接结、附加纬接结和表里换层的双面提花织物基本设计和变化设计方法,并通过应用实践进行示例说明,指导基于分层组合模式的双面提花织物的产品创新实践。最后,根据本论文提出的分层组合模式双面提花织物设计原理和方法,构建自身接结、附加纬接结和表里换层的双面提花织物产品创新体系（品种体系）,分为双面仿真效果提花织物品种和双面创新效果提花织物品种两大类,并进行技术应用研究和产品创新设计实践。通过双面仿真效果、双面创新效果空心袋织、双面创新效果填芯高花、双面创新效果换层（条格等多种形式）提花织物的设计实践,以及双面创新效果附加纬起花提花织物设计实践,表明基于分层组合模式的双面提花设计方法在双面提花织物的创新设计和新品种开发方面具有良好的应用价值。
陆海亮,向忠,胡旭东,洪乾耀[7]（2017）在《基于小波变换的机织物高密度检测》文中提出针对目前高密度机织物密度自动检测算法测量精度较低的现象,提出在三原组织织物密度自动检测过程中,利用小波变换的分解与重构特性分析预处理后的织物图像,对分解的子图像进行二值化、平滑处理来提取纱线周期性特征参数,统计二值图像中黑白循环更替次数来确定织物经纬密度。为提高密度检测精度,采用分区域平滑减小了斜纹纹路的影响;通过缎纹织物图像反面获取纬纱信息消除缎纹组织织物浮长的影响;运用形态学滤波去除因高密度织物上纱线毛羽导致平滑过程中出现的细条块。实验结果表明:该方法检测误约为1.00%,测量精度较高,具有一定的实用参考价值。
张瑞[8]（2016）在《基于双面成像技术的色织物组织识别研究》文中研究指明织物组织是机织物的重要结构参数,对织物的机械性能和服装的外观效果起到关键作用,因此,机织物的组织识别也是产品质量检测过程中必不可少的环节。传统人工识别织物组织的方法不仅存在检测时间长,效率低的缺点,还易受到检测人员的主观影响,近年来,越来越多的研究人员开始将计算机图像处理技术应用于纺织品检测领域。织物组织纹理与分析,目前大多是基于织物单面图像进行研究,由于这种方法无法提取到完整的织物组织与颜色信息,因此,本文提出一种基于双面成像技术的色织物组织识别方法。文章首先介绍了色织物双面图像采集系统的搭建和图像采集的工作流程,利用夹具上的特征匹配点和Radon变换完成双面图像像素级的对位匹配;将色织物图像从RGB颜色空间转到Lab颜色空间并提取仅包含亮度信息的L分量,采用巴特沃斯高通滤波去除图像频率域中的低频信息,降低灰度图中纱线区域的亮度差异,去除色织物图像中的颜色信息,增强纱线的结构信息。分别利用基于加权平均算法的融合方法,基于小波变换的融合方法,基于拉普拉斯金字塔变换的融合方法对色织物颜色去除后图像进行双面融合;建立三种融合指标对融合效果进行评价,发现基于拉普拉斯金字塔变换的双面图像融合方法,其融合效果较理想。借助傅里叶变换将融合图像从空间域转换到频率域,提取对应于经纬纱线周期性排列的频率点信息,通过傅里叶反变换重构出经纬纱线分布图像,并计算出纱线密度。采用自适应滤波去除色织物颜色减少图像中的噪声,利用直方图均衡化提高图像对比度,随后,借助灰度投影法对经纬纱线进行定位分割,完成组织点网格初始化;提出基于纬纱局部亮度的组织点网格校正方法,通过寻找纬纱条干中的局部亮度最小值,实现组织点网格校正,使网格中包含完整的组织点边缘信息。提出基于模板匹配的组织点属性识别,根据织物组织点图像的灰度特征分别建立经组织点模板图像和纬组织点模板图像,提取织物组织点图像中的特征参数后与模板图像进行相似性匹配,完成组织点属性识别,并生成初始组织图;随后,利用织物双面图像的组织图进行组织点错误检测,利用k邻近算法对错误识别的组织点进行校正;提取每个组织点的颜色特征参数后,结合双面组织图完成色经和色纬融合,借助k均值聚类算法进行色纱颜色聚类,并最终生成色织物的配色模纹图。
吕珍[9]（2016）在《纺织面料结构参数快速智能分析系统的研究》文中研究指明纺织面料结构参数快速智能分析系统是将数字图像处理、模式识别、人工智能技术应用于织物结构参数分析而开发出来的计算机系统。利用该系统可以提高纺织面料分析效率及结果准确性,降低劳动强度。本文结合科研对纺织面料结构参数快速智能分析方法进行深入分析和研究,主要工作及创新点如下:（1）织物图像的纠偏对后续组织点的定位和识别效果具有重要影响,本文首先对采集的织物图像进行去噪、均衡化等预处理后,根据织物图像的特点利用垂直水平边缘检测算子进行边缘检测提取织物走势轮廓,然后运用Hough变换对织物图像进行倾斜检测,获取偏斜角度,最后进行图像旋转实现对图像的纠偏目的。为提高Hough变换的效率,会先对获取的边缘提取图进行相应细化处理。（2）采集的织物图像由于人工放置或织物加工过程的影响,经纱与纬纱之间无法达到经纱垂直纬纱水平状态。纠偏后的织物图像通常仅满足一个系统要求,即纬纱水平或经纱垂直,以经纱垂直为例,此时纬纱往往并不呈现水平状态,无法直接运用灰度投影法对纬纱进行自动定位。本文利用Hough变换检测纬纱偏斜角度,并在进行灰度投影时加入纬纱倾斜角度从而对纬纱进行定位。（3）提出了一种基于图像垂直与水平方向投影来实现经纬纱线定位的方法,即根据垂直、水平方向投影曲线的谷值作为纱线与纱线之间的间隙,完成经纬纱线的定位同时确定图像中经纬纱线的根数。（4）经纬纱定位后,为进一步分析组织点类型,本文通过提取每个组织点图像区域的灰度均值、水平方向投影的方差和极大值、垂直方向投影的方差和极大值五项作为特征值,利用K均值聚类的方法对组织点进行聚类分析从而识别出经纬组织点。（5）在对织物进行色纱种类及其排列方式识别过程中,采用将织物图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,利用K均值聚类算法对织物颜色进行聚类,获取相应颜色聚类中心。结合相应织物图像像素点坐标,生成织物颜色聚类色块图像,并依据占优法则对色块聚类图进行修正。根据色纱种类及识别的组织图完成对织物色纱排列的识别。本文提出的方法能够应用于众多不同尺寸、分辨率、颜色、组织的织物结构参数识别,识别的结果具有较高准确率、可靠性及算法效率,因此具有相当大的应用价值和理论意义。
潘如如,高卫东,李忠健,张杰[10]（2015）在《基于傅里叶图像分析的机织物密度检测》文中提出提出了一种基于傅里叶变换方法的机织物密度自动检测方法,以解决传统人工检测织物密度的耗时、费力问题。首先,介绍了所涉及的傅里叶变换理论、纱线图像重构和阈值分割方法;然后,从机织物图像采集开始,依次进行织物图像的傅里叶变换、频率特征分析、织物纱线重构、阈值分割;最后,在纱线分割结果中完成纱线的自动定位和计数,并计算出纱线密度。实验表明,所提出的织物密度检测方法是准确有效的,能够替代现有的人工分析方法。
二、织物中纬纱排列参数的自动识别（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、织物中纬纱排列参数的自动识别（论文提纲范文）
（1）基于卷积神经网络的机织物结构参数识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 机织物结构参数介绍 |
| 1.3 织物结构参数识别的国内外研究综述 |
| 1.3.1 自动识别系统综述 |
| 1.3.2 自动识别算法综述 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.4.1 主要创新 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 图像采集系统与织物结构参数数据集 |
| 2.1 图像采集系统 |
| 2.2 织物结构参数数据集 |
| 2.2.1 织物结构参数数据集介绍 |
| 2.2.2 间接训练标签的生成策略 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 多任务多尺度卷积神经网络设计 |
| 3.1 卷积神经网络概述 |
| 3.1.1 人工神经网络 |
| 3.1.2 卷积神经网络 |
| 3.2 多任务多尺度卷积神经网络结构 |
| 3.2.1 多尺度特征编码器 |
| 3.2.2 深层特征解码器 |
| 3.3 损失函数 |
| 3.3.1 均方误差损失函数 |
| 3.3.2 交叉熵损失函数 |
| 3.3.3 结构相似性损失函数 |
| 3.3.4 多任务损失函数 |
| 3.4 训练策略 |
| 3.4.1 学习率衰减 |
| 3.4.2 权重初始化方法 |
| 3.4.3 训练步骤 |
| 3.5 织物特征提取 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 织物结构参数自动识别算法 |
| 4.1 经纬密度检测 |
| 4.1.1 倾斜角检测 |
| 4.1.2 纱线分割 |
| 4.1.3 织物密度检测 |
| 4.2 组织结构识别 |
| 4.2.1 组织点定位 |
| 4.2.2 组织点分类 |
| 4.2.3 基础组织识别 |
| 4.3 色纱排列识别 |
| 4.3.1 色纱颜色特征提取 |
| 4.3.2 色纱颜色聚类 |
| 4.4 实验结果讨论 |
| 4.4.1 算法评价指标 |
| 4.4.2 算法实验结果 |
| 4.4.3 算法参数讨论 |
| 4.4.4 不同方法比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 织物结构参数自动识别系统 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 网页端架构 |
| 5.1.2 移动端架构 |
| 5.1.3 服务端架构 |
| 5.1.4 其它设计细节 |
| 5.2 系统功能 |
| 5.2.1 首页模块 |
| 5.2.2 登录模块 |
| 5.2.3 检测模块 |
| 5.2.4 管理模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间的成果 |
（2）基于机器视觉的整纬机控制系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外整纬机研究现状 |
| 1.3 整纬机的种类 |
| 1.4 机器视觉整纬机原理 |
| 1.5 课题研究内容及论文结构 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 论文结构 |
| 2 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统总体结构 |
| 2.2 系统主要硬件 |
| 2.2.1 工业计算机 |
| 2.2.2 工业相机及镜头 |
| 2.2.3 PLC控制器 |
| 2.2.4 千兆交换机 |
| 2.3 多相机采集方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 织物图像纬斜检测算法研究 |
| 3.1 织物图像采集策略 |
| 3.2 织物纬斜检测算法 |
| 3.3 图像预处理 |
| 3.3.1 灰度拉伸处理 |
| 3.3.2 直方图均衡化 |
| 3.3.3 织物图像去噪 |
| 3.4 纬纱纹理增强算法 |
| 3.5 纬纱纹理提取与分割算法 |
| 3.5.1 纬纱纹理边缘提取 |
| 3.5.2 纬纱纹路区域提取 |
| 3.6 纬纱直线检测 |
| 3.6.1 骨骼化处理 |
| 3.6.2 拟合近似纬纱直线 |
| 3.6.3 纬斜检测算法测试效果 |
| 3.7 检测算法测试分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 多路视觉纬斜融合算法研究 |
| 4.1 多路视觉纬斜融合分析 |
| 4.1.1 纬纱变形类型 |
| 4.1.2 多路视觉融合算法流程 |
| 4.2 多路视觉纬斜融合算法 |
| 4.2.1 建立坐标系 |
| 4.2.2 最小二乘法曲线拟合 |
| 4.2.3 计算纬纱变形量 |
| 4.3 融合算法测试分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 机器视觉整纬机控制系统软件设计 |
| 5.1 控制系统工作流程 |
| 5.2 系统软件总体架构设计 |
| 5.3 系统软件设计 |
| 5.3.1 主窗体显示模块 |
| 5.3.2 系统登录模块 |
| 5.3.3 串口通信模块 |
| 5.3.4 多相机触发模块 |
| 5.3.5 趋势图显示模块 |
| 5.3.6 历史数据查询模块 |
| 5.3.7 矫正控制模块 |
| 5.4 系统测试分析 |
| 5.4.1 系统软件注册 |
| 5.4.2 系统测试运行 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（3）三向织物计算机辅助设计及拉伸性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 计算机技术在纺织领域的应用现状 |
| 1.2.2 三向织物的发展 |
| 1.2.3 三向织物的力学性能研究现状 |
| 1.2.4 三向织物的应用 |
| 1.3 课题研究的目标及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 三向织物的结构研究及二维计算机辅助设计 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 Python介绍 |
| 2.1.2 Qt简介 |
| 2.1.3 PyQt5 简介 |
| 2.1.4 三向织物的组织结构 |
| 2.2 三向织物单元组织结构分析及特征点确定 |
| 2.2.1 三向织物单元结构分析 |
| 2.2.2 工艺参数测量 |
| 2.2.3 组织单元特征点选择 |
| 2.3 织物覆盖系数 |
| 2.4 三向织物组织结构设计 |
| 2.4.1 经纱循环宽度计算 |
| 2.4.2 纬纱循环宽度计算 |
| 2.4.3 织物覆盖系数的计算 |
| 2.5 织物的二维设计 |
| 2.5.1 参数界面设计 |
| 2.5.2 逻辑文件设计 |
| 2.6 二维设计图 |
| 2.6.1 不同纱线宽度的三向织物 |
| 2.6.2 不同纱线组数的三向织物 |
| 2.6.3 不同经纱颜色的三向织物 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 三向织物的三维模拟和有限元拉伸模拟 |
| 3.1 ABAQUS有限元软件 |
| 3.1.1 ABAQUS软件介绍 |
| 3.1.2 求解问题的基本步骤 |
| 3.1.3 织物拉伸性能有限元计算流程 |
| 3.2 织物单胞模型的三维模拟 |
| 3.2.1 纱线截面构建 |
| 3.2.2 纱线中心线构建 |
| 3.3 织物结构模型构建 |
| 3.3.1 三向织物单胞模型 |
| 3.3.2 三向织物等比例模型 |
| 3.4 单纱拉伸强力测试 |
| 3.5 织物力学拉伸性能环境创建 |
| 3.5.1 几何模型建立 |
| 3.5.2 材料属性定义 |
| 3.5.3 有限元求解器的选择 |
| 3.5.4 相互作用及接触摩擦定义 |
| 3.5.5 载荷及边界条件 |
| 3.5.6 网格单元的划分 |
| 3.6 织物有限元拉伸模型分析 |
| 3.6.1 织物单胞有限元模型 |
| 3.6.2 织物等比例有限元模型 |
| 3.6.3 两种有限元模型对比 |
| 3.7 模拟结果及分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于单胞模型的有限元织物拉伸对比 |
| 4.1 平纹织物与三向织物的单胞模型拉伸有限元对比 |
| 4.1.1 平纹织物与三向织物单胞模型构建 |
| 4.1.2 织物拉伸力学性能模拟 |
| 4.1.3 模拟结果 |
| 4.2 不同线密度的三向织物单胞模型拉伸有限元对比 |
| 4.2.1 织物单胞模型构建 |
| 4.2.2 织物拉伸力学性能模拟 |
| 4.2.3 模拟结果 |
| 4.3 不同组织的三向织物单胞模型拉伸有限元对比 |
| 4.3.1 织物的单胞模型构建 |
| 4.3.2 织物拉伸力学性能模拟 |
| 4.3.3 模拟结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（4）机织物红外热成像特性的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 红外隐身的概述 |
| 1.2.1 红外辐射与红外隐身原理 |
| 1.2.2 热成像技术 |
| 1.3 红外隐身面料的国内外研究现状 |
| 1.3.1 控制红外发射率方面的研究现状 |
| 1.3.2 控制温度方面的研究现状 |
| 1.3.3 其他红外隐身技术的研究现状 |
| 1.4 红外隐身效果评价研究现状 |
| 1.5 课题研究的主要内容 |
| 第二章 原料选择与性能研究 |
| 2.1 原料选择 |
| 2.2 原料结构与性能 |
| 2.2.1 实验设备与仪器 |
| 2.2.2 纱线原料测试方法 |
| 2.2.3 结果与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 红外隐身织物制备及其基本性能测试分析 |
| 3.1 实验设备与仪器 |
| 3.2 织物设计与制备 |
| 3.2.1 织物设计 |
| 3.2.2 织物表面形态 |
| 3.2.3 织物剖面形态 |
| 3.3 织物基本性能检测 |
| 3.3.1 织物基本性能检测方法 |
| 3.3.2 织物基本性能结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 织物红外隐身效果评价 |
| 4.1 实验设备与仪器 |
| 4.2 织物红外隐身效果的测试 |
| 4.2.1 FLIR E5型红外热成像仪工作原理 |
| 4.2.2 织物热成像图的获取 |
| 4.2.3 织物热成像图与效果分析 |
| 4.3 织物参数对织物红外隐身效果的影响 |
| 4.3.1 不同纬纱排列配置下的织物红外隐身效果研究分析 |
| 4.3.2 不同织物纬密下的织物红外隐身效果研究分析 |
| 4.3.3 不同织物组织下的织物红外隐身效果研究分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 外界因素对织物红外隐身效果影响 |
| 5.1 不同时间段实验室内(室内)织物红外隐身效果 |
| 5.2 不同时间段小树林内(室外)织物红外隐身效果 |
| 5.3 作用不同时长下织物红外隐身效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）柔性织物结构的纱线坐标系建立方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的 |
| 1.2 课题背景与国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 2 图像预处理方法研究 |
| 2.1 织物图像预处理 |
| 2.2 光照预先补偿方法 |
| 2.3 织物图像二值化 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 纱线识别方法研究 |
| 3.1 织物图像骨架提取方法 |
| 3.2 非交点处纱线识别方法 |
| 3.3 交点处纱线识别方法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 纱线坐标系建立方法研究 |
| 4.1 机器视觉技术中的坐标变换 |
| 4.2 纱线坐标系建立方法 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 纱线坐标系方法的实验与验证 |
| 5.1 基于光照预先补偿的二值化应用 |
| 5.2 纱线坐标系的应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:攻读硕士学位期间研究成果 |
（6）基于分层组合模式的双面效果提花织物设计研究与实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于单一平面模式的双面提花织物设计研究 |
| 1.2.2 基于分层组合模式的双面提花织物设计研究 |
| 1.3 研究框架、内容和创新点 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 论文逻辑结构 |
| 第二章 基于分层组合模式的双面提花织物设计原理 |
| 2.1 双面提花织物设计特点 |
| 2.1.1 双面提花织物纹样设计特点 |
| 2.1.2 双面提花织物结构设计特点 |
| 2.2 基于分层组合模式的双面提花织物表里层结构设计原理 |
| 2.2.1 自身接结双面提花织物结构的表里层组织设计 |
| 2.2.2 附加纬接结双面提花织物结构的表里层组织设计 |
| 2.3 基于分层组合模式的双面提花织物接结组织设计原理 |
| 2.3.1 自身接结组织设计原理 |
| 2.3.2 附加纬接结组织设计原理 |
| 2.4 基于分层组合模式的双面提花织物结构的组合配置原理 |
| 2.4.1 自身接结和附加纬接结双面提花织物结构的组合配置原理 |
| 2.4.2 换层双面提花织物结构的组合配置原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于分层组合模式的双面提花织物呈色规律研究 |
| 3.1 基于分层组合模式的双面提花织物呈色原理 |
| 3.2 基于分层组合模式的双面提花织物色彩实验设计 |
| 3.2.1 自身接结双面全显色提花织物色卡设计 |
| 3.2.2 附加纬接结双面全显色提花织物色卡设计 |
| 3.3 双面提花织物色卡样品制织与信息采集 |
| 3.4 色卡样品色彩信息分析与结果讨论 |
| 3.4.1 分层组合模式双面提花织物呈色规律 |
| 3.4.2 附加纬纱对分层组合模式双面提花织物的呈色影响 |
| 3.4.3 组合全显色组织和可遮盖全显色组织的呈色比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于分层组合模式的双面提花织物设计方法 |
| 4.1 基于分层组合模式的双面提花织物设计流程 |
| 4.2 基于分层组合模式的双面提花织物表里层结构设计方法 |
| 4.3 基于分层组合模式的双面提花织物接结组织设计方法 |
| 4.3.1 自身接结组织设计 |
| 4.3.2 附加纬接结组织设计 |
| 4.4 基于分层组合模式的双面提花织物结构组合配置方法 |
| 4.4.1 自身接结和附加纬接结双面提花织物结构组合配置方法 |
| 4.4.2 换层双面提花织物结构组合配置方法 |
| 4.5 基于分层组合模式的双面提花织物结构设计应用 |
| 4.5.1 基于分层组合模式的双面提花织物结构设计应用方法 |
| 4.5.2 基于分层组合模式的双面提花织物结构设计应用实践 |
| 4.6 基于分层组合模式的双面提花织物结构优化与分析 |
| 4.6.1 基于分层组合模式的双面提花织物结构优化 |
| 4.6.2 基于分层组合模式的双面提花织物结构分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于分层组合模式的双面提花织物设计实践 |
| 5.1 基于分层组合模式的双面提花织物创新产品体系 |
| 5.2 双面仿真效果提花织物设计实践 |
| 5.2.1 纹样设计 |
| 5.2.2 织造工艺 |
| 5.2.3 面料效果与讨论 |
| 5.3 双面创新效果空心袋织提花织物设计实践 |
| 5.3.1 纹样设计 |
| 5.3.2 织造工艺 |
| 5.3.3 面料效果与讨论 |
| 5.4 双面创新效果填芯高花提花织物设计实践 |
| 5.4.1 纹样设计 |
| 5.4.2 织造工艺 |
| 5.4.3 面料效果与讨论 |
| 5.5 双面创新效果换层提花织物设计实践 |
| 5.5.1 纹样设计 |
| 5.5.2 织造工艺 |
| 5.5.3 面料效果与讨论 |
| 5.6 双面创新效果附加纬起花提花织物设计实践 |
| 5.6.1 纹样设计 |
| 5.6.2 织造工艺 |
| 5.6.3 面料效果与讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（7）基于小波变换的机织物高密度检测（论文提纲范文）
| 1 小波变换原理 |
| 1.1 二维小波变换应用于图像分析 |
| 2 机织物图像处理 |
| 2.1 织物图像采集 |
| 2.2 图像预处理 |
| 2.3 织物样本经纬纱特征提取 |
| 2.4 织物经纬纱密度计算 |
| 2.5 织物不同组织结构的分析 |
| 2.5.1 对斜纹织物分析及处理 |
| 2.5.2 对缎纹织物的分析及处理 |
| 3结果与讨论 |
| 4 结语 |
（8）基于双面成像技术的色织物组织识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题相关理论与知识 |
| 1.2.1 织物参数与组织结构 |
| 1.2.2 数字图像处理概述 |
| 1.3 图像处理技术在织物组织识别上的研究现状 |
| 1.3.1 织物组织特征参数的提取与分析 |
| 1.3.1.1 基于频率域的方法 |
| 1.3.1.2 基于空间域的方法 |
| 1.3.2 织物组织特征的识别与分类 |
| 1.3.2.1 基于神经网络的方法 |
| 1.3.2.2 基于聚类分析的方法 |
| 1.3.3 织物组织识别研究存在的问题 |
| 1.4 本文的研究内容、创新点和章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.4.3 章节安排 |
| 第二章 色织物正反面图像采集及预处理 |
| 2.1 色织物正反面图像的采集 |
| 2.1.1 双面图像采集系统的建立 |
| 2.1.2 双面图像采集系统的工作流程 |
| 2.2 双面图像的对位与匹配 |
| 2.3 色织物图像的颜色去除 |
| 2.3.1 颜色校准 |
| 2.3.2 颜色空间转换 |
| 2.3.3 高通滤波 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 色织物双面图像融合 |
| 3.1 图像融合方法概述 |
| 3.2 基于加权平均算法的双面图像融合 |
| 3.3 基于小波变换的双面图像融合 |
| 3.3.1 小波变换的基本原理 |
| 3.3.2 基于小波变换的图像融合 |
| 3.4 基于拉普拉斯金字塔变换的双面图像融合 |
| 3.4.1 拉普拉斯金字塔变换的基本原理 |
| 3.4.2 基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合 |
| 3.5 图像融合效果评价 |
| 3.5.1 评价指标的建立 |
| 3.5.2 不同融合方法的评价结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 色织物经纬纱密度的自动测量 |
| 4.1 经纬纱密度自动测量的工作流程 |
| 4.1.1 傅里叶变换基本原理 |
| 4.1.2 频谱图与织物纹理特征的对应关系 |
| 4.2 基于傅里叶变换的色织物经纬纱密度自动测量 |
| 4.2.1 基于单面图像的经纬纱密度测量 |
| 4.2.2 基于双面融合图像的经纬纱密度测量 |
| 4.3 色织物经纬纱密度自动测量结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 色织物组织点的定位与分割 |
| 5.1 色织物图像预处理 |
| 5.1.1 自适应滤波去噪 |
| 5.1.2 直方图均衡化 |
| 5.2 织物组织点网格划分 |
| 5.2.1 基于灰度投影法的经纬纱线定位分割 |
| 5.2.1.1 灰度投影曲线计算 |
| 5.2.1.2 均值滤波 |
| 5.2.1.3 组织点网格初始化 |
| 5.2.2 基于纬纱局部亮度的组织点网格校正 |
| 5.3 组织点图像提取 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 色织物组织的自动识别 |
| 6.1 色织物组织点属性识别 |
| 6.1.1 组织点标准模板的建立 |
| 6.1.2 组织点特征提取 |
| 6.1.3 组织点属性识别 |
| 6.1.4 织物组织图生成 |
| 6.2 组织图校正 |
| 6.2.1 基于双面图像的组织点错误检测 |
| 6.2.2 基于K邻近算法的组织点校正 |
| 6.3 色织物配色模纹图 |
| 6.3.1 组织点颜色特征值提取 |
| 6.3.2 基于K均值聚类算法的纱线颜色聚类 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文研究成果 |
| 7.2 存在的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）纺织面料结构参数快速智能分析系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外技术研究现状 |
| 1.2.1 国外技术研究现状 |
| 1.2.2 国内技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线和创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 织物图像预处理及纠偏 |
| 2.1 织物图像采集 |
| 2.2 织物图像预处理 |
| 2.2.1 去噪 |
| 2.2.2 直方图均衡化 |
| 2.3 织物图像边缘检测 |
| 2.3.1 边缘检测方法 |
| 2.3.2 算子的选取 |
| 2.3.3 织物边缘轮廓细化 |
| 2.4 织物纠偏原理及实现 |
| 2.5 实验 |
| 2.5.1 实验步骤 |
| 2.5.2 结果分析 |
| 2.5.3 应用领域拓展 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 纱线定位及织物密度计算 |
| 3.1 经纱定位及分割 |
| 3.2 纬纱定位及分割 |
| 3.3 织物经纬纱定位实验 |
| 3.4 织物经纬密度计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 织物组织特征提取及组织识别 |
| 4.1 简单织物经纬组织点的识别方法 |
| 4.1.1 均值法应用于组织点识别 |
| 4.1.2 方差法应用于组织点识别 |
| 4.2 基于聚类的织物组织点识别方法 |
| 4.2.1 聚类的基本概念 |
| 4.2.2 聚类方法的实现 |
| 4.3 织物组织识别实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 色纱识别及排列 |
| 5.1 颜色模式基础知识 |
| 5.1.1 RGB颜色模式 |
| 5.1.2 HSB颜色模式 |
| 5.1.3 CMYK颜色模式 |
| 5.1.4 Lab颜色模式 |
| 5.2 颜色模式选择及转换 |
| 5.3 色织物颜色聚类方法 |
| 5.3.1 色织物颜色提取原理 |
| 5.3.2 色织物颜色聚类实验 |
| 5.4 织物色纱排列识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要贡献 |
| 6.2 存在问题及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文与参加的项目 |
| 致谢 |
四、织物中纬纱排列参数的自动识别（论文参考文献）
- [1]基于卷积神经网络的机织物结构参数识别研究[D]. 孟朔. 江南大学, 2021(01)
- [2]基于机器视觉的整纬机控制系统研究[D]. 董冲. 常州大学, 2021(01)
- [3]三向织物计算机辅助设计及拉伸性能研究[D]. 秦愈. 天津工业大学, 2021(01)
- [4]机织物红外热成像特性的研究[D]. 翁小霞. 浙江理工大学, 2019(04)
- [5]柔性织物结构的纱线坐标系建立方法研究[D]. 赵星. 华中科技大学, 2019(03)
- [6]基于分层组合模式的双面效果提花织物设计研究与实践[D]. 张萌. 浙江理工大学, 2019(06)
- [7]基于小波变换的机织物高密度检测[J]. 陆海亮,向忠,胡旭东,洪乾耀. 轻工机械, 2017(01)
- [8]基于双面成像技术的色织物组织识别研究[D]. 张瑞. 上海工程技术大学, 2016
- [9]纺织面料结构参数快速智能分析系统的研究[D]. 吕珍. 西安工程大学, 2016(08)
- [10]基于傅里叶图像分析的机织物密度检测[J]. 潘如如,高卫东,李忠健,张杰. 中国科技论文, 2015(20)
标签：红外技术论文;