原织物为毛涤纶,平纹组织,经纱线密度均为16.7XX2, 经纬密度为254根/10cm×216根/10cm,织物质量为248g/m,要 求改作279gm的毛涤纶,其身骨手感和原织物相仿,求新织物的 纱线线密度和密度。
时间: 2024-06-02 15:08:45 浏览: 15
根据题目要求,需要将原织物改为279g/m的毛涤纶,并且要求新织物的身骨手感与原织物相仿。因此,可以保持平纹组织和纱线密度不变,只需要改变经纬密度即可。
首先,计算原织物的纱线密度:
经纱线密度 = 16.7 XX 2 = 33.4 支/厘米
纬纱线密度 = 254 根/10厘米
根据原织物的经纬密度和质量,可以计算原织物的厚度:
厚度 = 经纬密度 / 纱线密度 * 织物质量 = 216 / 33.4 * 248 = 1604.79 g/m²
为了保持身骨手感相仿,新织物的厚度应该与原织物相同,即:
279 g/m² = 经纬密度 / 纱线密度 * 厚度
解得,新织物的纱线密度为:
纱线密度 = 经纬密度 * 厚度 / 279 = 216 * 1604.79 / 279 = 1238.53 根/10厘米
因为要保持纱线密度不变,所以新织物的经纱线密度仍为33.4支/厘米。根据新织物的经纬密度和纱线密度,可以计算新织物的纬纱线密度:
纬纱线密度 = 纱线密度 / 经纬密度 * 10 = 1238.53 / 254 * 10 = 487.36 根/10厘米
综上所述,新织物的纱线线密度为33.4支/厘米,经纬密度为254根/10厘米×487.36根/10厘米,满足要求。
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打破了织物种类及布面风格对纱线检测及布面检测限制性强的桎梏 优化
您可能在表述上有些问题,但我理解您的意思是:如何打破织物种类及布面风格对纱线检测及布面检测的限制性强的桎梏,并进行优化。
针对这个问题,我们可以采用以下方法:
1.使用深度学习模型进行纱线检测和布面检测,如使用卷积神经网络(CNN)进行图像识别。这种方法可以通过大量训练数据来学习不同布面风格和织物种类的特征,并且具有很强的泛化能力。
2.使用多种传感器进行检测,如可见光、红外、激光等。不同传感器可以提供不同的信息,从而增加检测的准确性和可靠性。
3.采用多种算法进行数据融合,如卡尔曼滤波、粒子滤波等。这些算法可以将不同传感器提供的信息进行整合,从而提高检测的精度和鲁棒性。
4.使用先进的图像处理技术,如边缘检测、形态学处理、特征提取等。这些技术可以帮助提取图像中的关键信息,从而增强检测的效果。
通过以上方法的组合使用,可以打破织物种类及布面风格对纱线检测及布面检测的限制性,并进行优化。
在用matlab进行织物图像中毛发的提取时,采用基于边缘检测目标提取方法的代码实现
以下是基于边缘检测的毛发提取的Matlab代码实现:
```matlab
% 读取原始图像
img = imread('fabric.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 使用Canny算子进行边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
% 对边缘图像进行闭运算,填充毛孔和裂缝
se = strel('disk', 3);
closed_img = imclose(edge_img, se);
% 使用连通区域分析提取毛发区域
cc = bwconncomp(closed_img);
numPixels = cellfun(@numel, cc.PixelIdxList);
[~, idx] = max(numPixels);
hair_mask = zeros(size(closed_img));
hair_mask(cc.PixelIdxList{idx}) = 1;
% 可视化结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(hair_mask);
title('毛发区域');
```
这段代码首先读取一张织物图像,将其转换为灰度图像。然后使用Canny算子进行边缘检测,得到图像的边缘。接着对边缘图像进行闭运算,填充毛孔和裂缝。最后使用连通区域分析提取毛发区域,并可视化结果。
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