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[发明专利]一种棉花处理用梳理机及棉花纤维流制备方法-CN202310708936.9在审
发明人：韦京艳;钟跃崎;唐淑荣;彭军;孟俊婷;张璠;胡沙沙;王文魁 -专利权人：东华大学;中国农业科学院棉花研究所
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： D01G15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种棉花处理用梳理机及棉花纤维流制备方法。一种棉花处理用梳理机，包括棉花梳理装置本体，所述棉花梳理装置本体包括搭接运输台，所述搭接运输台的左侧外表面上固定安装有棉花碾压梳理机构，所述棉花碾压梳理机构包括碾压均匀输送单元和拉扯梳理单元，所述碾压均匀输送单元设置在拉扯梳理单元的顶部表面上，所述搭接运输台的内侧表面上设置有杀菌单元。本发明改善纤维的伸直平行度，梳理后的棉花纤维在伸直平行度方面得到改善，并制作成为相互链接的棉花纤维流；制备成的原棉纤维条干均匀度更好，处理后的棉花纤维流的三次重复的所有检测指标的变异系数明显降低，经梳理后的棉花样品的均匀度和一致性更好，提升了检测样品的代表性。
一种棉花处理梳理纤维制备方法

[发明专利]一种基于深度学习的机采籽棉疵点检测装置及检测方法-CN202310656228.5在审
发明人：韦京艳;钟跃崎;彭军;唐淑荣;孟俊婷;张璠;胡沙沙;王文魁 -专利权人：东华大学;中国农业科学院棉花研究所
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01N21/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的机采籽棉疵点检测装置，涉及到棉花检测技术领域，包括机架、送料组件、喂料组件、下料组件和检测组件。本发明还公开了一种基于深度学习的机采籽棉疵点检测装置的检测方法，包括以下步骤：原料投放，疵点检测，下料，自适应调试。本发明通过在送料组件的上方设置检测组件，机采籽棉在跟随送料组件运动至检测组件下方时，检测组件可以实现对机采籽棉图像的获取，通过对图像进行分析计算即可实现对机采籽棉的疵点检测，通过在送料组件的内部设置导光块和灯管，可以实现对机采籽棉图像采集时光线的补充，从而保证了图像采集的精度，进而在保证了机采籽棉检测效率的同时提升了机采籽棉的检测精度。
一种基于深度学习籽棉疵点检测装置方法

[发明专利]面向真实扫描人体的三维虚拟服装快速试衣方法-CN201710147918.2有效
发明人： 钟跃崎;李端;毋戈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向真实扫描人体的三维虚拟服装快速试衣方法，其特征在于，包括以下步骤：扫描目标人体，扫描所得目标人体模型以三角形集合表示；建立符合要求的虚拟服装源模型；将虚拟服装源模型穿着在目标人体模型表面，对目标人体模型与虚拟服装源模型之间出现的交叉穿透现象予以补偿。采用本发明提供的方法，可以对目标人体模型与虚拟服装源模型之间出现的交叉穿透现象进行补偿，实现了同一虚拟服装源模型对不同目标人的试穿。当有不同的目标人时，无需重新构造三维虚拟服装，即可将其穿着在目标人体表面，并展示三维服装着装效果。
面向真实扫描人体三维虚拟服装快速试衣方法

[发明专利]一种三维虚拟服装自穿透补偿方法-CN201710398383.6有效
发明人：李端;钟跃崎;毋戈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-05-31 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维虚拟服装自穿透补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：将源三维虚拟服装网格分割为不同的部分；将穿着后的三维虚拟服装从上到下使用水平面进行环切，得到穿着后三维虚拟服装各个部分的切环；找到不同部分的有相交的切环，并记录相交切环相交开始点及相交结束点；找到相交切环相交开始点和相交结束点之间经过的三维服装网格面，并记录为穿透网格面和被穿透网格面；对穿透网格面进行穿透补偿。本发明解决了三维虚拟服装穿着中出现的穿透问题，使发生穿透的服装网格移动到正确的位置。
一种三维虚拟服装穿透补偿方法

[发明专利]一种通用型人体特征曲线自动分类方法-CN201710147789.7有效
发明人： 钟跃崎;毋戈;李端 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种通用型人体特征曲线自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取水平切面的人体特征曲线以及矢状切面的人体特征曲线；对于人体特征曲线，采纳其坐标平面上的极小坐标点作为起始点，采用椭圆傅里叶描述，得到M个椭圆傅里叶描绘子，将其构造为矩阵EFDs，采用相同方法得到矢状切面的人体特征曲线的k个主成分，通过不同聚类个数下类内误差函数曲线的走势来选择最佳聚类个数。本发明给出了一种通用的人体切面轮廓特征曲线(包括水平切面和矢状切面)自动分类方法，能够有效地从特征曲线的中提取聚类信息，从而完成自动分类。
一种通用型人体特征曲线自动分类方法

[发明专利]一种三维扫描服装重构与重用方法-CN201710147790.X有效
发明人： 钟跃崎;李端;毋戈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维扫描服装重构与重用方法，其特征在于，包括以下步骤：扫描服装表面网格的拓扑重排，获得三维扫描服装；将三维扫描服装通过裁片分割，构造缝合关系；根据试衣模特的姿态和体型，通过手工以旋转和/或平移裁片的方式，将步骤2得到的三维扫描服装的各个裁片在试衣模特表面进行排放；建立三维扫描服装物理仿真模型；三维扫描服装的重用过程。通过本发明可以将一件三维扫描服装穿着在不同的人体表面，同时依然保持三维扫描服装固有的悬垂风格和款式特征。
一种三维扫描服装重用方法

[发明专利]一种三维虚拟服装的立体剪裁方法-CN201710360942.4有效
发明人：李端;钟跃崎;毋戈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06T15/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维虚拟服装的立体剪裁方法，步骤1：将三维虚拟服装网格存储为半边结构三角形网格；步骤2：通过切割平面与三维虚拟服装网格的交线确定切割路径；步骤3：对切割路径分类处理，分割三角形。步骤4：分离三角形；对切割路径所在的三角形进行分割以后，分割路径会成为三角形的一条边，如果此边不为边界，将此边所在的两个三角形进行分离，这样分割路径所在的边都成为了边界边；步骤5：对三维裁片进行分组；通过对边界边所连接的三角形的遍历，将边界边隔离的三角形网格分离出来，形成独立的裁片。本发明通过对三维虚拟服装进行精确快速虚拟剪裁和面片分割，可以有效地在不同人体模型表面实现自由组合，构造新的着装形态。
一种三维虚拟服装立体剪裁方法

[发明专利]一种三维服装自适应着装方法-CN201710360914.2有效
发明人：李端;钟跃崎;毋戈 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维服装自适应着装方法，由以下6个步骤组成：步骤1：将三维虚拟服装生成多个裁片；步骤2：将三维人体对应所述三维虚拟服装的裁片进行分割；步骤3：将三维虚拟服装裁片与三维人体进行姿态匹配；步骤4：对三维虚拟服装裁片进行缝合，并保持缝合过程中三维虚拟服装裁片的几何特征；步骤5：对三维虚拟服装与人体之间进行穿透补偿；步骤6：对三维虚拟服装自身进行穿透补偿。本发明提供的方法克服了现有技术的不足，通过对服装网格进行虚拟剪裁，将得到的服装裁片与人体对应部位进行点云特征姿态匹配，并对裁片进行几何缝合，来达到三维虚拟服装在不同人体穿着，并保持服装几何特征和尺寸的目的。
一种三维服装自适应着装方法

[发明专利]一种织物三维悬垂形态的自动分类方法-CN201710141486.4有效
发明人：毋戈;钟跃崎;李端 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种织物三维悬垂形态的自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：提取织物三维悬垂形态的悬垂特征轮廓线，对三维悬垂形态的悬垂特征轮廓线进行椭圆傅里叶描述，对扫描织物悬垂数据库中M个样本的三维悬垂形态的悬垂特征轮廓线进行椭圆傅里叶描述，采用无需给定聚类个数的层次聚类方法对三维织物悬垂轮廓线进行自动分类。本发明提供了一种通用的三维织物悬垂形态的参数化和自动分类方法，能够有效地从三维织物悬垂形态中提取聚类信息，完成自动分类，从而能更加全面和准确地分析织物悬垂形态和物理性能之间的关系。
一种织物三维悬垂形态自动分类方法

[发明专利]一种三维扫描仪自适应标定方法-CN201710147917.8有效
发明人： 钟跃崎;毋戈;李端 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G01B11/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维扫描仪自适应标定方法，其特征在于，包括以下步骤：将Harris角点集中的点分为三类；为每张Harris角点集中的点，建立其拉普拉斯坐标；若三维扫描系统有n台相机，取第1台相机所采集的Harris角点集为基准，其他各台相机的Harris角点集进行自适应调节。采用本发明提供的方法后，可以解决三维扫描仪系统标点过程中的角点重叠问题，实现对三维扫描仪系统的自适应标定。
一种三维扫描仪自适应标定方法

[发明专利]一种基于自动提取中轴线的动物纤维细度计算方法-CN201811284198.5在审
发明人： 钟跃崎;路凯;朱俊平 -专利权人：东华大学;内蒙古鄂尔多斯资源股份有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自动提取中轴线的动物纤维细度计算方法，首先使用图像处理方法获取动物纤维图像中纤维的边缘线，进而提取纤维中轴线，然后做垂直于纤维中轴线的线段与纤维边缘相交，所述线段的平均长度即为纤维平均细度，并作为最终所报告的动物纤维细度。本发明提供的方法克服了现有技术的不足，通过自动提取中轴线，可以测得动物纤维细度。试验表明，本发明方法自动化程度高，计算速度快，准确度高，鲁棒性较好，适于大范围推广使用。
动物纤维中轴线细度自动提取线段纤维准确度图像处理纤维边缘边缘线鲁棒性中纤维相交自动化垂直图像试验

[发明专利]一种基于局部特征与词包模型的羊绒羊毛纤维识别方法-CN201811284025.3在审
发明人： 钟跃崎;路凯 -专利权人：东华大学;内蒙古鄂尔多斯资源股份有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于局部特征与词包模型的羊绒羊毛纤维识别方法，首先进行样本制样和图像采集，然后对图像进行预处理；再对纤维图像提取局部特征，包括图像的特征点检测、关键点定位、关键点方向确定、关键点描述；再构建视觉词典与图像描述，包括视觉单词与视觉词典的生成、图像描述、空间金字塔匹配；最后生成分类识别器，用于羊绒羊毛纤维显微照片二分类识别。本发明提供的方法克服了现有技术的不足，能够自动提取并识别纤维表面形态特征，从而客观、准确、快速地鉴别羊绒和羊毛纤维，且鉴别的准确率高，易于操作。
局部特征羊绒羊毛关键点视觉词典图像描述纤维识别预处理图像分类识别器特征点检测方向确定视觉单词图像采集纤维表面纤维图像显微照片形态特征羊毛纤维自动提取二分类准确率构建制样金字塔匹配羊绒样本鉴别纤维

[发明专利]一种基于投影曲线的羊绒羊毛纤维自动识别方法-CN201811284031.9在审
发明人： 钟跃崎;路凯 -专利权人：东华大学;内蒙古鄂尔多斯资源股份有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于投影曲线的羊绒羊毛纤维自动识别方法，首先进行样本制样和图像采集，然后生成投影曲线，再建立羊绒羊毛纤维投影曲线的递归图，进行递归定量分析，最后生成识别器，用于羊绒羊毛纤维的自动识别。本发明提供的方法克服了现有技术的不足，能够自动提取并识别纤维表面形态特征，从而客观、准确、快速地鉴别羊绒和羊毛纤维，且鉴别的准确率高，易于操作。
投影曲线羊绒羊毛自动识别纤维递归定量分析图像采集纤维表面形态特征羊毛纤维自动提取识别器准确率制样羊绒样本鉴别

[发明专利]基于VGG卷积神经网络的极相似动物纤维自动识别方法-CN201811284023.4在审
发明人： 钟跃崎;路凯 -专利权人：东华大学;内蒙古鄂尔多斯资源股份有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于VGG卷积神经网络的极相似动物纤维自动识别方法，首先进行样本制样和图像采集，再对图像进行预处理，然后建立改进后的VGG卷积神经网络，通过训练集合训练所建立的网络，并通过验证集合调试网络的参数；即可得到基于VGG卷积神经网络的极相似动物纤维自动识别的识别器，将该识别器用于极相似动物纤维的自动识别。本发明提供的基于VGG卷积神经网络的极相似动物纤维自动识别方法可以自动提取并识别纤维表面形态特征，从而客观、准确、快速地鉴别极相似动物纤维。此外，通过该卷积神经网络，使用者不需要提供上百万张极相似动物纤维的显微照片，也不需要人为设计复杂的特征指标，即可达到精度较高的分类效果。
动物纤维卷积神经网络自动识别识别器预处理分类效果人为设计特征指标图像采集纤维表面显微照片形态特征训练集合自动提取制样调试样本集合鉴别网络图像验证改进

[发明专利]基于视频流的织物三维悬垂形态重建方法-CN201710141162.0在审
发明人：毋戈;钟跃崎;李端 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于视频流的织物三维悬垂形态重建方法，其特征在于，包括以下步骤将织物剪裁呈圆形后放置在悬垂仪的托盘上，随后放置安装有棋盘的顶盘，织物居中位于托盘与顶盘之间，且棋盘中心与顶盘中心重合；沿上环形轨迹、下环形轨迹匀速移动摄像设备进行摄像；将第二步拍摄到的视频流转化为图像序列；分别利用SIFT算法和Harris算法对第三步得到的图像序列进行特征点检测；获得三维点云；对三维点云进行泊松重建，获得重建模型，进行纹理映射，获得三维悬垂模型。本发明提供的一种基于视频流的织物三维悬垂形态重建方法的重建过程简单稳定，重建结果精度较高，能够真实完整地反映出织物的三维悬垂形态。
基于视频织物三维悬垂形态重建方法

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