Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Wang, Z. W." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    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:
    Preparation and Characterisation of PSA/CNT Composites and Fibres
    Wytwarzanie i charakteryzacja kompozytów polisulfonamidowych z udziałem nanorurek węglowych oraz wytworzonych z nich włókien
    Autorzy:
    Chen, Z.
    Xin, B.
    Wu, X.
    Wang, X.
    Du, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/232490.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    polysulfonamide
    nanorurki węglowe
    nanokompozyty
    własności termiczne
    przewodność elektryczna
    carbon nanotube
    nanocomposites
    thermal property
    electrical conductivity
    Opis:
    In this paper, polysulfonamide/carbon nanotube (PSA/CNT) composite solutions with different CNT contents were prepared using the physical blending method. Corresponding composite fibers were extruded and fabricated through a set of wet spinning units, and composite membranes were prepared by the spin-coating method. The PSA/CNT composite fibers and membranes were characterised by means of SEM, FTIR and XRD among others. The mechanical, thermal and electrical properties were also analysed in this study. The experimental results show that CNT at low contents can be distributed homogeneously in the PSA matrix. Furthermore the molecular structure and chemical composition of PSA does not undergo an obvious change. Crystallisation in the PSA can be promoted at low CNT contents because the nano-particles can act as a nucleation agent. Moreover the electrical conductivity of PSA can be improved significantly by the blending of CNT.
    Przygotowano szereg zestawów polisulfonamidu i różnej ilości nanorurek węglowych. Z przygotowanego kompozytu wyprodukowano włókna i folie, które zostały scharakteryzowane przez skaningową mikroskopię elektronową, spektroskopię w podczerwieni i dyfrakcję rentgenowską. Analizowano również właściwości mechaniczne, przewodność cieplną i elektryczną otrzymanych próbek. Wyniki wskazują, że przy małym stężeniu nanorurek węglowych mogą one być rozprowadzone jednorodnie w całej matrycy; struktura molekularna i właściwości matrycy PSA nie ulegają zmianie; krystalizacja w matrycy PSA inicjowana jest przez nanorurki; przewodność elektryczna kompozytu zależy w dużym stopniu od ilości dodanych nanorurek.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2012, 5 (94); 21-25
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluation of an Intelligent Computer Method for the Automatic Mosaic of Sequential Slub Yarn Images
    Ocena sekwencyjnej metody przetwarzania obrazu wykorzystywanej do oceny przędz ozdobnych
    Autorzy:
    Li, Z.
    Zhang, N.
    Wu, Y.
    Wang, J.
    Pan, R.
    Gao, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/232526.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    sequential slub yarn image
    image mosaic
    image processing
    NCC method
    sekwencyjny obraz przędzy slub
    mozaika obrazu
    przetwarzanie obrazu
    metoda NCC
    Opis:
    This paper is the second part of a series reporting the recent development of a computerised method for automatic mosaic sequential yarn images. In our earlier work, an effective method for stitching sequence slub yarn images automatically was developed based on image processing and the normalised cross correlation (NCC) method. 100 image pairs of two kinds of slub yarn were measured in certain specific conditions, such as the frame rate, size of stitching template, etc., and the measurement results were evaluated with the manual method. In this paper, the effects of various influencing factors are numerically examined, including the stitching template size, threshold value, frame rate, and computing time of the mosaic algorithm. The feasibility and accuracy of the fully computerized method were evaluated further under the various influencing parameters. One hundred percent cotton ring spun single slub yarns of 27.8, 15.6, and 9.7tex were prepared and used for the evaluation. The measurement results obtained by the method proposed are analysed and compared with those measured manually by Adobe Photoshop. The experimental results show that the method proposed can accurately find the stitch position and has a high consistency with the manual method when the matching template is 100 × N pixels, the threshold value T1∈[20, 40] and T2∈[51, 80], and the frame rate is greater than 40fps.
    Artykuł jest drugą częścią serii opisującej opracowanie sekwencyjnej metody przetwarzania obrazu przędz ozdobnych. We wcześniejszej pracy opracowano skuteczną metodę oceny przędz w oparciu o przetwarzanie obrazu i znormalizowaną metodę korelacji krzyżowej (NCC). Zbadano w określonych warunkach (liczba klatek na sekundę, rozmiar szablonu szycia itp.) 100 par obrazów dwóch rodzajów przędz, a następnie oceniono wyniki pomiarów. Przeprowadzono eksperymenty mające na celu zbadanie wykonalności i dokładności proponowanej metody. W pracy przeanalizowano numerycznie wpływ różnych czynników tj. rozmiaru szablonu, wartości progowej, liczby klatek na sekundę i czasu obliczeń algorytmu mozaikowego. Wykonalność i dokładność w pełni skomputeryzowanej metody zostały poddane dalszej ocenie. Metodę manualnej segmentacji obrazu i metodę automatycznej identyfikacji powierzchni przędzy ozdobnej przy wykorzystaniu odpowiednio przygotowanego algorytmu opartego o techniki numeryczne. W metodzie ręcznej segmentacji wprowadzono zmienne oparte o prędkość odczytywania danych z obrazu, które następnie poddawano analizie. W metodzie automatycznej zaproponowano wprowadzenie innych bardzie przydatnych zmiennych do identyfikacji charakterystycznych cech strumienia włókien. Plan eksperymentu obejmował trzy rodzaje przędz bawełnianych wytworzonych na przędzarce obrączkowej (27,8, 15,6 i 9,7tex). Wyniki pomiarów zaproponowanej metody analizowano i porównywano z pomiarami wykonywanymi ręcznie. Wyniki eksperymentalne pokazały, że proponowana metoda może być z powodzeniem stosowana i ma wysoką zgodność z metodą ręczną, przy szablonie 100 x N pikseli, wartości progowej T1∈ [20, 40] i T2∈ [51, 80] oraz liczbie klatek na większej niż 40 klatek na sekundę.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2018, 2 (128); 38-48
    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