Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Measuring In-Plane Liquid Spread in Fabric Using an Embedded Image Processing Technique

Raja D., Koushik C. V., Ramakrishnan G., Subramaniam V., Ramesh Babu V.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2012

|

Vol. 20, no. 4 (93)

72--76

EN

A new technique based on the embedded image processing principle is described to measure the in-plane liquid spread in fabric as a function of time. The water spreading area recorded with a digital camera and the picture analysing process was automated by use of an image segmentation algorithm: background subtraction. Where commercial image analysing software fails due to the specific porous structure of textiles, the algorithm developed succeeds in calculating the wicking area automatically. The speed and accuracy of area calculation are also improved by using a 32bit embedded Digital Signal Processor. The in-plane spreading of an area for ring, compact yarn of different counts and different combinations of doubled yarn produced from ring, compact & ring/compact yarn was carried out. It was found that the yarn count and doubling combinations influence the liquid spread behaviour of the fabric significantly.

PL

Opracowano nową metodę określania rozprzestrzeniania się wody na tkaninie w funkcji czasu. Zastosowano kamerę cyfrową oraz zautomatyzowano proces analizy obrazów, stosując algorytm umożliwiający eliminację tła w sygnale podstawowym. Uzyskano pozytywne rezultaty w sytuacji kiedy komercyjne programy nie spełniły swojego zadania. Szybkość obliczeń i dokładność określania powierzchni zwiększono przez zastosowanie 32 bitowego procesora. Badano rozprzestrzenianie się kropli wody w tkaninach wykonanych z przędz obrączkowych klasycznych i kompaktowych. Stwierdzono, że masa liniowa przędzy oraz jej struktura wpływają istotnie na rozprzestrzenianie się cieczy.

2

Machine Vision Analysis for Textile Texture Identification

Kandi S G

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2011

|

Vol. 19, no. 6 (89)

53--57

EN

Texture identification and matching a sample fabric within a known collection of produced fabrics is a time-consuming and difficult process as a human activity. In this study, a computational method for textile texture identification is introduced using an image analysis technique. For this purpose, images of fabrics were captured by a digital flat scanner. Texture features were extracted using the Edge frequency and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) methods. In this way, a library of texture features was collected. To match a new texture with library samples, the closest texture feature based on Euclidian distance was identified as the fabric texture. Experimental results for 33 different textures showed the successful identification of textures with both methods. However, the edge frequency method is more feasible and acceptable due to its computational simplicity and lower processing time. In addition, it was shown that the edge frequency method is extremely insensitive to the colour and scanning direction of the fabric.

PL

Identyfikacja struktury powierzchni tkanin jest zajęciem pracochłonnym. Opracowano metodę identyfikacji struktury wykorzystując metodę automatycznej analizy obrazu. W celu identyfikacji wykonuje się zdjęcia skaningowe powierzchni materiałów, które następnie ulegają obróbce z wykorzystaniem metody wykrywania krawędzi i metody macierzy zależności poziomów szarości. W ten sposób opracowane informacje o poszczególnych strukturach zostają wprowadzone do komputerowej bazy danych, gdzie są porównywane z odpowiednimi wzorcami. Wprowadzenie 33 obrazów różnych struktur wykazało prawidłowe działanie układu. Niemniej należy zaznaczyć, ze metoda z wykrywaniem krawędzi jest bardziej użyteczna ze względu na prostszy sposób przetwarzania i krótszy czas obróbki. W dodatku stwierdzono, ze metoda ta jest niewrażliwa na kolor materiału i kierunek detekcji.

3

The quantitative assessment of porosity and cracks in TBC systems by use automatic image analysis

Moskal G.

Inżynieria Materiałowa

|

2008

|

Vol. 29, nr 4

225-230

EN

The correct characteristics of microstructure of coating barrier layers type TBC determines a contribution to understand the importance of quality of protective coatings for life and mechanisms of degradation in a substrate material. The focus of this paper is to describe a procedure concerning the quantitative assessment of porosity and cracks in barrier layers. Use of automatic image analysis, which is a very good tool in the quantity assessment of porosity and cracks, will enable to find correlations among micro structural elements, such as porosity and cracks and other usable properties of covering. Results of main quantitative parameters of the TBC layers and problems related to proper preparation of metallographic specimens for quantitative assessment, are introduced. A methodology of the quantitative assessment of selected structural parameters is introduced as well. It was stated that use of the automatic image analysis and quantitative methods permitted to make the effective, qualitative and quantitative assessment of the structural parameters, such as porosity and cracks.

PL

Prawidłowa charakterystyka mikrostruktury powłokowych warstw barierowych typu TBC stanowi ważny przyczynek do zrozumienia znaczenia jakości powłok ochronnych na trwałość i mechanizmy degradacji materiału podłoża. Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie procedury dotyczącej ilościowej oceny porowatości i pęknięć w warstwach barierowych. Zastosowanie automatycznej analizy obrazu, która jest bardzo dobrym narzędziem oceny ilościowej porowatości i pęknięć, pozwolić może na znalezienie korelacji pomiędzy elementami mikrostrukturalnymi takim jak porowatość i pęknięcia a innymi własnościami użytkowymi pokryć. Przedstawiono wyniki głównych parametrów ilościowych dla warstw TBC oraz problemy związane z prawidłowym przygotowanie zgładów do oceny ilościowej. Przedstawiono również metodyką oceny ilościowej wybranych parametrów strukturalnych. Stwierdzono, że zastosowanie automatycznej analizy obrazu oraz metod ilościowych pozwala na skuteczną jakościową i ilościową ocenę parametrów strukturalnych takich jak porowatość oraz pęknięcia.