КЛАССИФИКАЦИЯ СТРУКТУРЫ ТРИКОТАЖНЫХ ТКАНЕЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДА КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Авторы

  • Ahror Kayumov a:1:{s:5:"ru_RU";s:7:"TATU FF";}
  • Nosirjon Sharibayev

Ключевые слова:

Усадка ткани,, повреждение ткани,, анализ изображений,, оцифровка.

Аннотация

Классификация структуры трикотажных полотен традиционного плетения основана на ручной работе в текстильной промышленности. В данной статье предлагается автоматический подход к классификации трех тканых материалов: полотняного, круглого и атласного переплетения. Во-первых, двумерное вейвлет-преобразование используется для получения низкочастотного фрагмента изображения, чтобы уменьшить анализ изображений ткани.

Библиографические ссылки

A. Baykasoglu, L. Ozbakir, S. Kulluk, Classifying defect factors in fabric production via DIFACONN-miner: A case study, Expert Systems with Applications, 38(9), 2011, 11321-11328

T. J. Kang, C. H. Kim, K. W. Oh, Automatic recognition of fabric weave patterns by digital image analysis, Textile Research Journal, 69(2), 1999, 77-83

R. M. Haralick, K. Shanmugam, I. H. Dinstein, Textural features for image classification, IEEE Transactions Systems, Man and Cybernetics, 3(6), 1973, 610-621

Yun E., Kim S., Yun C. Development of digitized evaluation methods for fabric shrinkage and damage using image analysis //Fashion and Textiles. – 2023. – Т. 10. – №. 1. – С. 23.

Fan, J., & Hunter, L. (2009). Engineering Apparel Fabrics and Garments. Woodhead Publishing. Gallen Daniel, F., & Felix, F. (2011). Article 306 / 307 “POKA DOT” Test Fabric for Mechanical Action. EMPA Testmaterialien AG..

Hill, M., Kamalakannan, S., Gururajan, A., Sari-Sarraf, H., & Hequet, E. (2011). Dimensional change measurement and stain segmentation in printed fabrics. Textile Research Journal, 81(16), 1655–1672.

Cho, Y., Yun, C., & Park, C. H. (2017). The efect of fabric movement on washing performance in a front-loading washer IV: under 3.25-kg laundry load condition. Textile Research Journal, 87(9), 1071–1080..

ISO 7772-1. (1998). Assessment of industrial laundry machinery by its efect on textiles—part 1. Washing machines.

Jasińska, I. (2019). The algorithms of image processing and analysis in the textile fabrics abrasion assessment. Applied Sciences, 9(18), Article 3791.

Yusubjanovich S. N., Muminjonovich K. A. TRIKOTAJ TO ‘QIMALARINING SHAKL SAQLASH XUSUSIYATLARINI RAQAMLI BAHOLASH USULLARI //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2024. – Т. 1. – №. 1. – С. 57-61.

Зулунов Р. М., Каюмов А. М. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И СОРТИРОВКА ТЕКСТИЛЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ С ПОМОЩЬЮ БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ //Universum: технические науки. – 2024. – Т. 1. – №. 3 (120). – С. 38-41.

Kayumov A. Development of mathematical models for detecting defects in fabric on textile machines //Journal of technical research and development. – 2023. – Т. 1. – №. 2.

Kayumov A. СОЗДАНИЕ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРОГРАММЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕКСТИЛЬНЫХ МАШИН //Потомки Аль-Фаргани. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. 49-52.

Muminjonovich K. A. CREATING MATHEMATICAL MODELS TO IDENTIFY DEFECTS IN TEXTILE MACHINERY FABRIC //Al-Farg‘oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 257-261.

Muminjonovich K. A. METHODS OF TECHNOLOGICAL MACHINERY MONITORING AND FAULT DIAGNOSIS. Intent Research Scientific Journal, 2 (10), 11–17. – 2023.

Загрузки

Дополнительные файлы

Опубликован

2024-06-05

Как цитировать

Kayumov, A., & Sharibayev , N. (2024). КЛАССИФИКАЦИЯ СТРУКТУРЫ ТРИКОТАЖНЫХ ТКАНЕЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДА КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ. Потомки Аль-Фаргани, 1(2), 114–118. извлечено от https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/387

Выпуск

Раздел

Статьи

Категории