Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Směrové defekty ve tkanině

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24410%2F08%3A%230000346" target="_blank" >RIV/46747885:24410/08:#0000346 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Directional Defects in Fabrics

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper deals with a procedure that recognizes common defects occurring in woven fabric. We used a statistical approach based on the analysis of periodicity of texture images in horizontal and vertical directions. These periodicities correspond to theperiodicity of second-order grey level statistical. Five significant features is extracted from the matrix: energy, correlation, homogeneity, cluster shade and cluster prominence. The presence of a defect over texture causes regular structure changes and consequently, statistical changes. Detection algorithm is based on the sliding window technique; the window is moved over the whole image area. We counted the test statistic for every window and the multivariate control charts are used as a tool for judging the existence of defects. The results show that the statistical approach is suitable for detection of directional defects or changes in regular structure in analysed simulated and real fabrics.

  • Název v anglickém jazyce

    Directional Defects in Fabrics

  • Popis výsledku anglicky

    This paper deals with a procedure that recognizes common defects occurring in woven fabric. We used a statistical approach based on the analysis of periodicity of texture images in horizontal and vertical directions. These periodicities correspond to theperiodicity of second-order grey level statistical. Five significant features is extracted from the matrix: energy, correlation, homogeneity, cluster shade and cluster prominence. The presence of a defect over texture causes regular structure changes and consequently, statistical changes. Detection algorithm is based on the sliding window technique; the window is moved over the whole image area. We counted the test statistic for every window and the multivariate control charts are used as a tool for judging the existence of defects. The results show that the statistical approach is suitable for detection of directional defects or changes in regular structure in analysed simulated and real fabrics.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JS - Řízení spolehlivosti a kvality, zkušebnictví

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1M06047" target="_blank" >1M06047: Centrum pro jakost a spolehlivost výroby</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Research Journal of Textiles and Apparel

  • ISSN

    1560-6074

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    12

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    HK - Hongkong

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus