Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Wang, Z. W." wg kryterium: Wszystkie pola


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:
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
Tytuł:
Research on Yarn Diameter and Unevenness Based on an Adaptive Median Filter Denoising Algorithm
Badanie średnicy i nierówności przędzy w oparciu o algorytm odszumiania z adaptacyjnym filtrem medianowym (AMF)
Autorzy:
Wang, Xiao
Hou, Ru-Meng
Gao, Xiao-Yan
Xin, Bin-Jie
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231681.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
adaptive median filtering
algorithm
denoising
yarn diameter
unevenness
image processing
adaptacyjny filtr medianowy
algorytm
odszumianie
średnica przędzy
nierówności
przetwarzanie obrazu
Opis:
In this paper an adaptive median filtering denoising algorithm is proposed to measure yarn diameter and its unevenness. Images of nine different yarn samples were captured using one set of a self-developed yarn image acquisition system. Image separation of the background and yarn sections was conducted using a combination of adaptive median filtering, adaptive threshold segmentation and morphological processing. The noise-free yarn image was used for diameter detection of the subsequent yarn image and the discrimination of the yarn unevenness. Experimental results show that the testing data of yarn unevenness detection based on the adaptive median filter denoising algorithm is very consistent with the data using the traditional method. It is proved that the yarn detection method proposed, based on an adaptive median filter denoising algorithm, is feasible. It can be used to calculate yarn diameter accurately and measure yarn unevenness efficiently, so as to determine the quality of yarn appearance objectively.
W artykule zaproponowano algorytm odszumiania z adaptacyjnym filtrem medianowym (AMF) do pomiaru średnicy przędzy i jej nierówności. Obrazy dziewięciu różnych próbek przędzy zostały przechwycone przy użyciu jednego zestawu samodzielnie opracowanego systemu akwizycji obrazów przędzy. Rozdzielenie obrazu tła i odcinków przędzy przeprowadzono przy użyciu kombinacji AMF, adaptacyjnej segmentacji progowej i przetwarzania morfologicznego. Bezszumowy obraz przędzy wykorzystano do wykrywania średnicy przędzy i rozróżnienia nierówności przędzy. Wyniki eksperymentalne pokazały, że dane testowe dotyczące wykrywania nierówności przędzy w oparciu o zaproponowany algorytm miały wysoką zgodność z danymi uzyskanymi przy użyciu tradycyjnej metody. Algorytmu tego można użyć do dokładnego obliczenia średnicy przędzy i skutecznego pomiaru nierówności przędzy, aby obiektywnie określić jakość wyglądu przędzy.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2020, 1 (139); 36-41
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