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 "klasyfikacja tkanin" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Development of a New Fabric Grading System with a Demerit Control Chart in the Apparel Industry
    Opracowanie nowego systemu klasyfikacji tkanin z tabelą kontroli wad w przemyśle odzieżowym
    Autorzy:
    Ünal, Can
    Kaya, Ayşegül
    Şentürk, Koral
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1419733.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    apparel industry
    fabric grading
    control chart
    demerit control chart
    quality control
    przemysł odzieżowy
    klasyfikacja tkanin
    karta kontrolna
    tabela kontroli wad
    kontrola jakości
    Opis:
    Fabric defects are usually manually identified by quality control staff in the apparel industry. Control charts are an appropriate tool to achieve this goal. In this study, knitted fabric often used in an apparel factory were used in both the detection and classification process. The systematic classification of fabric defects such as critical, major, and minor types was achieved. Then, by calculating the "D" scores of fabric types, the types of errors out of the lower and upper control limits were determined. According to the results of the experiment, it was shown that the fabric grading process can be performed with demerit control charts.
    Wady tkaniny są zwykle identyfikowane ręcznie przez pracowników kontroli jakości w branży odzieżowej. Wykresy kontrolne są odpowiednim narzędziem do osiągnięcia tego celu. Zbadano materiały często używane w fabrykach odzieży. Osiągnięto systematyczną klasyfikację defektów tkaniny: krytyczne, główne i pomniejsze. Następnie, dokonując oceny „D” typów tkanin, określono typy błędów poza dolną i górną granicą kontrolną. Na podstawie wyników eksperymentu wykazano, że proces klasyfikacji tkanin można przeprowadzić przy użyciu kart kontrolnych.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2021, 2 (146); 25-29
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pattern Classification of Fabric Defects Using a Probabilistic Neural Network and Its Hardware Implementation using the Field Programmable Gate Array System
    Klasyfikacja rodzaju defektów tkanin za pomocą probabilistycznej sztucznej sieci neuronowej oraz za pomocą systemu FPGA
    Autorzy:
    Hasnat, A.
    Ghosh, A.
    Khatun, A.
    Halder, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/234369.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    classification
    fabric defect
    field programmable gate array (FPGA)
    radial basis function
    probabilistic neural network
    klasyfikacja wad tkanin
    probabilistyczna sieć neuronowa
    Opis:
    This study proposes a fabric defect classification system using a Probabilistic Neural Network (PNN) and its hardware implementation using a Field Programmable Gate Arrays (FPGA) based system. The PNN classifier achieves an accuracy of 98 ± 2% for the test data set, whereas the FPGA based hardware system of the PNN classifier realises about 94±2% testing accuracy. The FPGA system operates as fast as 50.777 MHz, corresponding to a clock period of 19.694 ns.
    W pracy zaprezentowano system klasyfikacji wad tkanin przy użyciu probabilistycznej sieci neuronowej (PNN) i przy zastosowaniu systemu Field Programmable Gate Array (FPGA). PNN pozwala na osiągnięcie dokładności 98 ± 2% dla zbioru danych testowych, podczas gdy system FPGA pozwala na osiągnięcie dokładności około 94 ± 2%. System FPGA pracuje przy częstotliwości 50,777 MHz, co odpowiada 19,694 ns.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2017, 1 (121); 42-48
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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