快捷搜索:

浙江工业大学杨志民教授织物分析研究有突破

  浙江大学杨志敏教授面料分析突破

  对于纺织品生产企业来说,样本识别是一个重要的环节,与产品质量和生产效率有关。传统上,纺织企业通常使用人工识别方法来识别样本。技术人员使用放大镜和织物分析眼镜等工具根据经验进行判断。不仅效率低下,而且错误也容易造成企业损失。最近,浙江工业大学Zh江学院杨志民教授研究的“织物分析模糊优化法”将有效改变这种状况。当一般织物分析,准确度和采样数据的位置,样本面积的大小,所以应该有一个采样方法的规定。由于面料品种繁多,彼此之间差异较大,所以样品在实际工作中的选择应根据具体情况而定。然后在样品确定正面和背面的面料之后,在确定面料的正面和背面时,需要确定哪个面料是经纱和哪个方向是纬纱。许多纺织企业由于人工识别错误而遇到生产事故。该项目采用支持向量机技术,在扫描结构数据的基础上,采用线性支持向量机方法对结构进行分析。通过对浮点和浮点的智能识别,识别。这样,样本鉴别就变得非常简单,只需要一小块织物样本,通过计算机就可以像DNA检测一样,不需要经过几分钟的时间,经纬网格划分后,找到经纬度浮点,画出组织结构图样式,保存直方图样式四个步骤,我们可以分析样本的样式,颜色,纹理和纹理。可以大大缩短“面料分析”的时间,提高生产效率和产品精度。据杨志敏教授介绍,SVM是一种基于统计学习理论的新型通用机器学习技术。它始于上个世纪90年代。本世纪初进入中国后,杨教授的研究团队开始接触这一领域,目前这项技术被广泛应用,但这是第一次应用于纺织企业和江苏等许多纺织企业江阴纺织股份有限公司表现出了极大的兴趣,近日国家自然科学基金委获得国家自然科学基金项目10万元专项资助天元基金项目的专项资助。点击

您可能还会对下面的文章感兴趣: