Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: zaplątane połączenia przędz

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A new approach to the unsupervised detection and classification of the spliced yarn joint

Issa K., Nagahashi H.

Autex Research Journal

2008

Vol. 8, no. 1

6--12

This paper presents an automatic vision-based system for unsupervised detection and classification of spliced yarn joints. In the splice detection process, a competitive learning method based on an LBG algorithm is used. In the splice classification process, a dynamic time warping (DTW) algorithm is used to classify the extracted splice joint into one of three categories, based on the degree of similarity between the spliced joint and the non- spliced remaining part of the same yarn. The use of DTW in the classification makes the proposed method adaptable to different types of yarns. Consequently, this method might be universally applicable for the classification of all spliced yarn joints. The proposed method has been evaluated using three types of experiments, yielding a promising result.

Identification and Classification of Spliced Wool Combed Yarn Joints by Artificial Neural Networks. Part 1, Developing an Artificial Neural Network Model

Lewandowski S., Stańczyk T.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

2005

Vol. 13, no. 1 (49)

39--43

A new artificial neural network (ANN) has been created, similar to the ADALINE-type network, with linear activation function and bubble error sorting, designed to recognise and classify pneumatically-spliced yarn joints. In the second part of the article, the effectiveness of recognition and classification of the proposed ANN will be presented.

Stworzono własną sztuczną sieć neuronową zbliżoną do sieci typu ADALINE, z liniową funkcją aktywacji i sortowaniem bąbelkowym błędów, przeznaczoną do rozpoznawania i klasyfikowania bezwęzłowych, zaplatanych pneumatycznie połączeń końców nitek. Stwierdzono, że taka sieć w sposób bezbłędny rozpoznaje połączenie pochodzące z bazy, oraz szybko i skutecznie ocenia jakość połączenia bezwęzłowego. Skonstruowana sieć może być z powodzeniem wykorzystana do klasyfikacji jakości bezwęzłowych połączeń nitek oraz innych zjawisk i obiektów z obszaru włókiennictwa. W drugiej części artykułu będą podane wyniki badań