Objective Rating of Seam Pucker Using Neural Networks

CHANG KYU PARK; TAE JIN KANG

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Objective Rating of Seam Pucker Using Neural Networks

机译：基于神经网络的煤层起皱的客观评价

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An objective method of evaluating seam pucker in woven fabrics during garment manufacturing is studied using artificial neural networks. An automatic sewing machine and new measurement system with a laser sensor are presented. For objective evaluation of seam pucker using AATCC standards, two artificial neural networks are constructed from pattern recognition and learning. An error backpropagation model is adopted for the neural networks. The puckered shape of a sewn fabric is converted into the numerical data on three-dimensional coordinates by the laser scanning system. Measurement data in a parallel direction with the seam line are transformed into power spectra on the frequency domain using fast Fourier transformation. The power spectra then generate the specified patterns for neural networks. Finally, the neural networks evaluate seam pucker the same way as the AATCC rating of well trained human experts.

机译：利用人工神经网络研究了一种评估服装制造过程中机织折缝褶皱的客观方法。介绍了自动缝纫机和带有激光传感器的新测量系统。为了使用AATCC标准客观评估折缝，从模式识别和学习中构造了两个人工神经网络。神经网络采用误差反向传播模型。缝制织物的褶皱形状通过激光扫描系统转换为三维坐标上的数值数据。使用快速傅里叶变换将与接缝线平行的测量数据在频域上变换为功率谱。功率谱然后生成神经网络的指定模式。最后，神经网络评估折缝的方法与训练有素的人类专家的AATCC评级相同。

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来源
《Textile Research Journal》 |1997年第7期|p.494-502|共9页
作者
CHANG KYU PARK; TAE JIN KANG;
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作者单位

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类纺织工业、染整工业;
关键词

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机译：作者：郝建军，王建华，煤矿安

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