КОМПЬЮТЕРНОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАСОРЕННОСТИ ХЛОПКОВОГО ВОЛОКНА | bfvi.ru

КОМПЬЮТЕРНОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАСОРЕННОСТИ ХЛОПКОВОГО ВОЛОКНА

КОМПЬЮТЕРНОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАСОРЕННОСТИ ХЛОПКОВОГО ВОЛОКНА

Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности - А.Г.Печникова

Около 50 % прочности фенилон и аримид сохраняют в течение 40 и 20 суток экспонирования соответственно. Сход­ная зависимость наблюдается и при изменении удлинения нитей: фенилон и аримид сохраняют 50 % в течение 20 суток.

На основании проведенных исследований показано, что наиболее устойчивыми к воздействию светопогоды являют­ся нити армос, русар и СВМ, менее устойчивыми являются - фенилон, аримид.

УДК 677.017:004.9

КОМПЬЮТЕРНОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАСОРЕННОСТИ ХЛОПКОВОГО ВОЛОКНА

А.В. КРУГЛОВ (Ивановская государственная текстильная академия)

Содержание пороков и сорных примесей является одним из основных показателей качества хлопкового волокна и в соответствии с техническими условиями стандарта республики узбекистан (о^б! 604:2001) он определяет класс (высший, хороший, средний, обычный и сорный). Существующие методы определения показателей засоренности в основном являются органолептическими или используют механические устройства для сепарации волокна и пороков.

Апробирован новый подход в области оптического распознавания пороков и сорных примесей хлопкового волокна с использованием компьютерной техники. Основной его операцией является получение изображения пробы с помощью опти­ческого сканера. Реализация компьютерного метода выразилась в программе, написанной в среде компьютерного програм­мирования Бе1рЫ 7. В основе программы лежит возможность выделения участков поверхности видимого изображения, от­личного от общей картины, и подсчет выделенной площади пикселей по отношению к общей площади. В программе был также учтен запас погрешности по изображению, реализованный методом логического вычитания. Кроме этого заложена возможность программно выделять кодировку каждого пикселя изображения и представлять ее в качестве матрицы данных, что позволило произвести оптимальную обработку изображения в соответствии с поставленной в работе задачей.

Промышленное оборудование

Гидрооборудование
Изготовление химической продукции
УДЭ-2
250 кг
200X100X304
Россия
Литейное оборудование
Оборудование розлива
ODERMATH
390 кг
1900х850х1900
Россия
Литейное оборудование
Ковка
MARX
300 кг
1900х850х1900
Россия
Станки
Штамповка
BLAUBERG
280 кг
200X100X304
Италия
[an error occurred while processing the directive]