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[发明专利]一种在须条牵伸过程中计算牵伸区内纤维分布的方法-CN202111551065.1有效
发明人：范居乐;张玉泽;占竹;陈霞;汪军 -专利权人：东华大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： D01H5/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种须条牵伸过程中计算纤维分布的方法，以须条中第1根纤维的头端进入牵伸区的时刻T1开始计时，所述计算牵伸区内纤维分布是指计算须条中第i根单根纤维在任意时刻t在所述牵伸区内的速度Vi和头端位置xi；所述计算过程为：确定所述第i根单根纤维的头端进入牵伸区的时刻Ti和所述第i根单根纤维的运动速度从V后变化至V前时需要的时长ti1，单位为s；则当t‑Ti≤ti1时，Vi＝V后；xi＝V后×(t‑Ti)；当t‑Titi1时，Vi＝V前；xi＝V后×ti1+V前×(t‑Ti‑ti1)；本发明通过分析纤维在牵伸过程中受到周围纤维摩擦力的作用，以此为基础统计任意时刻牵伸区内不同截面上四类纤维的根数。
一种牵伸过程计算区内纤维分布方法

[发明专利]一种基于判别共享字典的机织物纹理重构方法-CN202010211727.X有效
发明人：占竹;汪军;李立轻;陈霞;万贤福;王姜 -专利权人：东华大学
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于判别共享字典的机织物纹理重构方法。首先对机织物纹理样本图像进行直方图均衡化处理增强其纹理特征，将经划分后的图像块映射至一维列向量后合并得到图像矩阵；建立判别共享字典学习模型DSDL；将图像矩阵输入到DSDL模型中并对模型进行优化求解，得到结构化字典D、共享字典D0和完备的稀疏系数矩阵对于新的机织物纹理测试图像，经过相同的预处理后基于上一步得到的D和D0利用匹配追踪算法计算其对应的稀疏系数；将稀疏系数与D和D0作矩阵乘法即可得到该测试图像的重构图像。本发明能对多种类别的机织物纹理同时进行分析，分别提取他们的判别特征和共享特征，可以应用于一般情况下的纹理分析和纹理重构问题。
一种基于判别共享字典机织纹理方法

[发明专利]一种织物表面颜色均匀度评价方法-CN202111581367.3在审
发明人：王玉娟;汪军;占竹;丁倩;单良;惠林涛 -专利权人：东华大学;浙江汇纤纺织科技有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明涉及一种织物表面颜色均匀度评价方法，包括如下步骤：(1)拍摄待测织物的待测表面的织物图片；(2)使用MATLAB软件读取图片，然后使用makecform()函数和applycform()函数，将图片的颜色信息从RGB色度空间的颜色信息矩阵转换到CIELAB色度空间的颜色信息矩阵；(3)分别读取颜色信息矩阵中的不同颜色层的信息；(4)计算颜色信息矩阵的颜色均值；(5)提读取颜色信息矩阵中不同部位的颜色均值；(6)使用CMC色差公式计算步骤(4)中得到的颜色均值和步骤(5)得到的不同部位的颜色均值的色差；(7)计算颜色均匀程度。本发明的一种织物表面颜色均匀度评价方法，操作简单，计算结果更加直观。
一种织物表面颜色均匀评价方法

[发明专利]一种牛仔风格的转杯纺面料及其制备方法-CN202010285094.7有效
发明人：李玲;莫鸿妃;王姜;张玉泽;占竹;曾泳春;汪军 -专利权人：东华大学
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： D03D15/47 文献下载
摘要：本发明涉及一种牛仔风格的转杯纺面料及其制备方法，牛仔风格的转杯纺面料，由经纱和纬纱组成，经纱和纬纱为转杯纺花式纱，所述转杯纺花式纱由第一种纤维和第二种纤维组成，包括内层和外层，外层由中间层和表面结构层构成；在所述转杯纺花式纱截面中，第一种纤维和第二种纤维的总的重量比例为定值；在所述外层中，第一种纤维和第二种纤维的重量比例以一个转杯周长为周期规律性变化。牛仔风格的转杯纺面料的制备方法为：采用双分梳转杯纺纱技术纺得转杯纺花式纱，经纱和纬纱的转杯纺花式纱相互编织制得牛仔风格的转杯纺面料。本发明的牛仔风格的转杯纺面料，表面颜色分布随机，纹理清晰，舒适性好；本发明的制备方法不需经后整理工序，环保性较好。
一种牛仔风格转杯纺面料及其制备方法

[发明专利]一种基于稳定学习字典的机织物纹理表征方法-CN201711295004.7有效
发明人：吴莹;汪军;占竹;万贤福;李立轻;陈霞;卜佳仙 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06T7/42 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稳定学习字典的机织物纹理表征方法，选用离散余弦变换作为初始字典后，采用交替最小二乘法对样本图像矩阵进行字典学习，再应用字典学习得到的字典和系数矩阵对样本图像矩阵进行重构，将重构样本图像矩阵转化为重构样本图像即实现机织物纹理表征；样本图像为整幅机织物纹理图像。本发明的基于稳定学习字典的机织物纹理表征方法，不仅计算方便快捷，而且还能得到稳定的织物纹理表征结果，为纺织品的在线检测提供正常机织物纹理的模板。
一种基于稳定学习字典机织纹理表征方法

[发明专利]一种基于K-SVD学习字典的机织物纹理表征方法-CN201711297582.4有效
发明人：吴莹;汪军;占竹;万贤福;李立轻;陈霞;卜佳仙 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于K‑SVD学习字典的机织物纹理表征方法，选用离散余弦变换作为初始字典并采用正交匹配追踪算法由初始字典和训练样本图像矩阵计算得到初始稀疏系数矩阵后，对训练样本图像矩阵进行K‑SVD字典学习得到字典，再采用正交匹配追踪算法由字典和测试样本图像矩阵计算得到稀疏系数矩阵后对测试样本图像矩阵进行重构，将重构测试样本图像矩阵转化为重构测试样本图像即实现机织物纹理表征；训练样本图像和测试样本图像为不同的机织物纹理图像。本发明的基于K‑SVD学习字典的机织物纹理表征方法，不仅计算方便快捷，而且还能得到稳定的织物纹理表征结果，为纺织品的在线检测提供正常机织物纹理的模板。
一种基于 svd 学习字典机织纹理表征方法

[发明专利]一种织物图像纹理周期的自动测量方法-CN201710216317.2有效
发明人：占竹;汪军;万贤福;周建;王姜;吴莹;崔桂新;许增慧;孔祖坚;李兵 -专利权人：东华大学;浙江越剑机械制造有限公司
申请日： 2017-04-05 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明涉及一种织物图像纹理周期的自动测量方法，将一个二维的灰度织物图像按行和列方式分别展开为一维行向量和一维列向量，分别对一维行向量和一维列向量进行一维快速傅立叶变换得到对应的连续频谱，提取连续频谱最大峰值点和次大峰值点对应的主周期d₁和次周期d₂，分别计算d₁和d₂的距离匹配函数值DMF₁和DMF₂，令峰值比K＝d₂/d₁，当K小于阈值时最终周期为d₁，当K不小于阈值时，最终周期为min(DMF₁,DMF₂)。本发明在一维傅立叶变换基础上结合距离匹配函数自动测量织物纹理周期，具有更好的稳定性和更高的计算效率，对多数测量方法难以识别的小周期纹理具有较好的测量效果，可应用于织物经纬向纹理周期自动测量领域。
自动测量纹理织物图像连续频谱匹配函数维列向量行向量阈值时快速傅立叶变换傅立叶变换最大峰值点测量效果多数测量计算效率织物经纬织物纹理峰值比峰值点主周期二维灰度应用

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