【摘 要】
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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
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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。
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