Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Li, J. B." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Applying Image Analysis for Automatic Density Measurement of High-tightness Woven Fabrics
Zastosowanie analizy obrazu do automatycznej oceny gęstości tkanin o dużej zwartości
Autorzy:
Pan, R.
Zhang, J.
Li, Z.
Gao, W.
Xu, B.
Li, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232730.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
high-tightness woven fabric
image analysis
Fourier transform
threshold processing
image reconstruct
wysoka szczelność tkaniny
analiza obrazu
transformat Fouriera
rekonstrukcja obrazu
Opis:
To realise the density measurement of high-tightness woven fabrics, an efficient inspection method based on the structure relation is developed in this paper. The structure relations of typical HTWF, twill and satin weave are analyzed and a calculation equation of warp density is given with the fabric weave, weft density and wale density. In the experiment, the weft and wale densities are measured with the Fourier transform, image reconstruction and threshold processing based on separately captured images. The warp density is finally calculated based on the mean value of wale and weft density and the given calculation equation constructed with the weave pattern. The experimental results prove that the automatic measurement density system can realize the precise measurement of high-tightness woven fabric density with satisfactory precision and can replace the current manual analysis method.
Dla zrealizowania pomiarów gęstości tkanin o dużej zwartości opracowano metodę oceny opartą o zależności strukturalne. Zależności strukturalne typowych tkanin HTWF, o splocie skośnymi i satynowym analizowano i opracowano wzory dla obliczania gęstości osnowy, w zależności od gęstości wątku i gęstości prążków wypukłych. Przy przeprowadzeniu eksperymentu gęstości wątku i prążków wypukłych mierzono stosując transformatę Fouriera, rekonstrukcję obrazu i obliczenie wartości progowych wykorzystując indywidualnie otrzymane obrazy. Gęstość osnowy w efekcie jest obliczana w oparciu o średnią wartość gęstości prążków i wątku. Wyniki eksperymentalne potwierdziły, że automatyczny pomiar gęstości jest systemem, który może realizować precyzyjnie pomiar gęstości tkanin o dużej zwartości z zadowalającą dokładnością i w ten sposób może zastąpić dotychczas stosowane metody manualne.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2016, 2 (116); 66-72
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Real-time Segmentation of Yarn Images Based on an FCM Algorithm and Intensity Gradient Analysis
Segmentacja obrazu przędzy oparta na algorytmie FCM i analizie gradientu intensywności
Autorzy:
Li, Z.
Pan, R.
Wang, J.
Wang, Z.
Li, B.
Gao, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/233569.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
real-time segmentation
image processing
yarn evenness
FCM algorithm
gradient analysis
segmentacja w czasie rzeczywistym
przetwarzanie obrazu
algorytm FCM
analiza gradientu
Opis:
This paper presents a new method for real-time segmentation of yarn images which are captured by a real-time image acquisition device. The first frame of the images is clustered by the local average intensity and entropy of the image based on the FCM (Fuzzy C-means) algorithm to obtain a segmentation threshold value. The pixels with an intensity below the threshold value in each column of the image are convolved with a convolve template to construct an intensity gradient curve. The points of maximum value and minimum value in the curve are considered as the upper and lower edge points of yarn. A robust real-time segmentation algorithm of yarn images is obtained for evaluating yarn diameter more precisely. Finally two indices of SE (Segmentation Error) in % and ADE (Average Diameter Error) in % are proposed to evaluate the segmentation method, which is then compared with the manual method.
Artykuł dotyczy oceny przeprowadzonej w czasie rzeczywistym segmentacji obrazów w oparciu o rozmyty algorytm C-średnich i analizę intensywności gradientu. Zaproponowano metodę segmentacji obrazów przędzy mającą na celu zwiększenie dokładności pomiarów jej średnicy, a w zamierzeniach wpłynięcie na zwiększenie dokładności oceny jej nierównomierności. W tym celu zaprojektowano stanowisko badawcze, umożliwiające rejestrację obrazów przędzy wykonaną w czasie rzeczywistym, z bardzo dużą częstotliwością rejestracji kadrów zdjęć. Na tej podstawie przeprowadzono obliczenia obejmujące między innymi minimalizację rozmytej funkcji celu, lokalną charakterystykę intensywności obrazu, a także jednowymiarowy splot wykorzystane do wykrywania krawędzi rozpatrywanej przędzy. Uzyskane rezultaty proponowanej metody skonfrontowano z rezultatami przewidywanymi za pośrednictwem tradycyjnych metod. W szczególności w celach porównawczych uwzględniono progowanie Otsu i grupowanie za pośrednictwem algorytmu FCM, a także Region Growing Algorithm.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2016, 4 (118); 45-50
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nondestructive Evaluation of Rubber Composites Using Terahertz Time Domain Spectroscopy
Niedestrukcyjna metoda oceny kompozytów kauczukowych przy użyciu spektroskopii z wykorzystaniem technologii wykrywania terahercowego
Autorzy:
Xu, F.
Duan Mu, Q. D.
Li, L. J.
Yang, D.
Xia, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232361.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
terahertz imaging
rubber composites
nondestructive testing
defects
wykrywanie terahercowe
materiały gumowe
badania nieniszczące
defect gumy
Opis:
In recent years, with the progress of science, more and more detection methods are being used in various fields. However, the nondestructive testing of nonmetallic materials still needs further study. In this paper, an analysis of the time domain characteristics of rubber materials using terahertz detection technology was carried out, obtaining different defect rubber material spectral characteristics as well as imaging results and data. The results show that the THz spectrum imaging technique can detect the thickness of rubber material in the 0.1 ~ 4.0 terahertz band, and the image is clear and the resolution high. Meanwhile the time domain waveform obtained is sensitive to the debonding defects of the sample rubber, is suitable for judging the overall performance of the rubber inner defect detection, and can provide the scientific basis for rubber material performance.
W artykule przedstawiono analizę charakterystyk materiałów gumowych z wykorzystaniem technologii wykrywania terahercowego, uzyskując różne charakterystyki spektralne defektów gumy, a także wyniki i dane obrazowe. Wyniki pokazały, że technika obrazowania widma THz może wykrywać grubość materiału gumowego w paśmie 0,1 ~ 4,0 terahercowym, a obraz jest wyraźny i ma wysoka rozdzielczość. W międzyczasie otrzymany przebieg domeny czasu jest wrażliwy na defekty badanej gumy, jest odpowiedni do oceny ogólnej wydajności wykrywania wewnętrznego defektu gumy i może zapewnić podstawy dla oceny właściwości materiału gumowego.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2018, 1 (127); 67-72
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies