一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法技术

本发明专利技术公开了一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，包括S1、计算列向经组织点个数，首先意匠图转为二维矩阵，确定织物组织问题转为求解二维矩阵的行列循环周期，其次计算列向经组织点个数；选取某一交织行，组建特征矩阵；粗识列向循环周期位置；精识列向循环周期位置；重复S1至S4的步骤寻找行向循环周期，在二维矩阵中截取行向循环周期、列向循环周期转化成组织点即为机织物的织物组织。本发明专利技术通过选取意匠图行列经组织点的个数，某一经纬纱交织行列为特征，结合f(x

【技术实现步骤摘要】
一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，具体为一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法。

技术介绍

[0002]机织物是由经纬两个垂直交织的纱线系统组成的，若经纱在纬纱之上则为经组织点，在意匠图对应的位置做标记，否则为纬组织点，对应位置为空白，在产品设计与来样加工的过程中，需要根据机织物的意匠图获取机织物组织，主要有五种方法，一是人工方法，依靠目测从经纬两方向逐行列比对，找出经纬方向的循环周期，从而确定机织物组织；二是自相关分析法，从经纬方向计算不同行列位置的相关系数，当为整周期时存在局部极大值，确定机织物的组织；三是Su系数法，利用向量中任意一点截余量与原始向量的相似性提取向量的周期；四是通过特征子阵匹配寻找经纬方向可能的循环，与意匠图比较判断是否为织物组织；五是通过神经网络结合组织数据库寻找织物组织。
[0003]而人工方法由目测完成，劳动强度大，容易疲劳，对复杂组织识别困难。自相关分析法计算量大，且周期局部极大值不易提取；su系数法计算量有所减少，但还是较大。特征子阵与神经网络计算量大，且神经网络还需大量数据进行训练后才能进行测试。

技术实现思路

[0004]针对
技术介绍
中提出的现有技术中的不足，本专利技术提供了一种计算量少、且运行速度快的机织物意匠图织物组织的图像识别方法，从而根据机织物的意匠图获取机织物组织。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，包括以下步骤：
[0006]S1、计算列向经组织点个数，首先意匠图转为二维矩阵，确定织物组织问题转为求解二维矩阵的行列循环周期，其次计算列向经组织点个数；
[0007]S2、选取某一交织行，组建特征矩阵；
[0008]S3、粗识列向循环周期位置；
[0009]S4、精识列向循环周期位置T1；
[0010]S5、重复S1至S4的步骤寻找行向循环周期T2，在二维矩阵中截取行向循环周期T2、列向循环周期T1转化成组织点即为机织物的织物组织。
[0011]优选的，所述二维矩阵的大小为m*n，其中，有标记的值为1，表示经组织点，无标记的为0，表示纬组织点。
[0012]优选的，所述列向经组织点个数即为1的数量，列求和获得。
[0013]优选的，组建的特征矩阵为选取意匠图的第1行与前面的列向经组织点个数组成为2行的特征矩阵。
[0014]优选的，所述S3中，进行粗识列向循环周期位置具体包括：考虑最小的织物组织为
1上1下的平纹，对应为2行2列的矩阵，故寻找列向循环周期时，从第3列开始，设指针t＝3。
[0015]优选的，比较特征矩阵的t列、t+1列与第1、2列对应值是否相同，若相同记录t位置至一维数组J，否则进入下一列，如此循环，直至特征矩阵倒数第2列，至此一维数组J已记录所有粗识列向循环周期位置。
[0016]优选的，所述S4中，进行精识列向循环周期位置具体包括：假设一维数组J共有h个元素，第1个元素即为J(1)为k，表示第k列，则周期T1＝k
‑
1，设指针i从k到n，步长为1。
[0017]优选的，比较意匠图转为的二维矩阵是否满足f(i
‑
T1)＝f(i)，若都满足跳出循环，则列向循环周期为T1，否则进入一维数组J的下一个元素重复循环，直至满足要求为止。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术通过选取行列经组织点或者纬组织点的个数、某一经纬纱交织行列2个特征组成特征矩阵，比较连续2行或2列与1
‑
2行或1
‑
2列粗识行列循环周期位置；利用f(x
‑
T)＝f(x)，精识行列循环周期，进而确定机织物组织，通过本专利技术中的方法，不仅减少了计算量，还提高了运行速度。
附图说明
[0019]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0020]在附图中：
[0021]图1是本专利技术意匠图的结构示意图；
[0022]图2是本专利技术二维矩阵的结构示意图；
[0023]图3是本专利技术列向特征矩阵的结构示意图；
[0024]图4是本专利技术行向特征矩阵的结构示意图；
[0025]图5是本专利技术截取的行列循环周期矩阵的结构示意图；
[0026]图6是本专利技术转换获取的机织物组织的结构示意图；
[0027]图7是本专利技术的流程示意图。
具体实施方式
[0028]以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0029]实施例：机织物经纬纱的沉浮表现为意匠图组织点是否标记，通常有标记的为经组织点，即经纱在上纬纱在下，无标识的即为空白，表示纬纱在上经纱在下，因机织物经纬纱垂直交织的，则经纬向也称为行列方向。
[0030]其中，如图7所示，一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，包括以下步骤：
[0031]S1、计算列向经组织点个数，首先意匠图转为二维矩阵，所述二维矩阵的大小为m*n，其中，有标记的值为1，表示经组织点，无标记的为0，表示纬组织点，确定织物组织问题转为求解二维矩阵的行列循环周期，其次计算列向经组织点个数，所述列向经组织点标识为1的个数。
[0032]S2、选取某一交织行，组建特征矩阵，为后面方便计算，组建的特征矩阵为选取第1行与前面的列向经组织点个数组成为2行的特征矩阵。
[0033]S3、粗识列向循环周期位置，进行粗识列向循环周期位置具体包括：考虑最小的织
物组织为1上1下的平纹，对应为2行2列的矩阵，寻找列向循环周期时，从第3列开始，设指针t＝3；并比较特征矩阵的t列、t+1列与第1、2列对应值是否相同，若相同记录t位置至一维数组J，否则进入下一列，如此循环，直至特征矩阵倒数第2列，至此一维数组J已记录所有粗识列向循环周期位置。
[0034]S4、精识列向循环周期位置，进行精识列向循环周期位置具体包括：假设一维数组J共有h个元素，第1个元素即为J(1)为k，表示第k列，则周期T1＝k
‑
1，设指针i从k到n，步长为1，并比较意匠图转为的二维矩阵是否满足f(i
‑
T1)＝f(i)，若都满足跳出循环，则列向循环周期为T1，否则进入一维数组J的下一个元素重复循环，直至满足要求为止，获得T1＝18。
[0035]S5、重复S1至S4的步骤寻找行向循环周期T2＝18，在二维矩阵中截取行向T2＝18、列向T1＝18转化成组织点即为机织物的织物组织。
[0036]具体通过选取行列经组织点或者纬组织点的个数、某一经纬纱交织行列2个特征组成特征矩阵，比较连续2行或2列与1
‑
2行或1
‑
2列粗识行列循环周期位置；利用f(x
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、计算列向经组织点个数，首先意匠图转为二维矩阵，确定织物组织问题转为求解二维矩阵的行列循环周期，其次计算列向经组织点个数；S2、选取某一交织行，组建特征矩阵；S3、粗识列向循环周期位置；S4、精识列向循环周期位置；S5、重复S1至S4的步骤寻找行向循环周期，在二维矩阵中截取行向循环周期、列向循环周期转化成组织点即为机织物的织物组织。2.根据权利要求1所述的一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，其特征在于：所述二维矩阵的大小为m*n，其中，有标记的值为1，表示经组织点，无标记的为0，表示纬组织点。3.根据权利要求1所述的一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，其特征在于：所述列向经组织点标识为1的个数。4.根据权利要求1所述的一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，其特征在于：组建的特征矩阵为选取第1行与前面的列向经组织点个数组成为2行的特征矩阵。5.根据权利要求1所述的一种机织物意匠图织物组织的图像识别方法，其特征在于：所述S3中，进行粗识列...

【专利技术属性】
技术研发人员：武银飞，徐帅，
申请(专利权)人：盐城工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：