Содержание к диссертации
Введение
1. Проблемы и задачи автоматизированного неразрушающего анализа ткани 11
1.1. Обзор состояния вопроса неразрушающего исследования тканей 11
1.1.1. Анализ методов неразрушающего исследования тканей 11
1.2. Получение информативного изображения для анализа пестротканей 17
1.2.1. Способ получения и обработки исходной информации для неразрушающего исследования пестроткани 17
1.2.2. Параметры получения информативного полноцветного изображения пестроткани 21
1.2.3. Обзор способов предварительной обработки полноцветного изображения пестроткани 23
1.2.4. Калибровка устройств ввода и вывода информации 29
1.3. Особенности создания и область применения методов автоматизированного исследования пестротканей 30
1.3.1. Концепция применения неразрушающего исследования пестротканей 30
1.3.2. Использование элементов теории распознавания образов при создании методов неразрушающего исследования тканей 31
1.3.3. Характеристика признаков распознавания изображения ткани 32
2. Распознавание изображений тканей хроматических цветов 40
2.1. Особенности анализа тканей хроматических цветов 40
2.2. Анализ цветовых пространств 41
2.2.1. Описание цветовых пространств 45
2.2.2. Практические рекомендации по использованию цветовых пространств для анализа полноцветных изображений тканей 47
2.3. Определение пространственных параметров ткани по ее полноцветному изображению 47
2.3.1. Применение теневого метода для анализа изображения ткани 47
2.3.2. Оценка результатов исследования полноцветного изображения ткани теневым методом при помощи цветовых пространств 48
2.3.3. Методика исследования изображений ткани теневым методом с использованием цветовых пространств 53
2.3.4. Результаты реализации методики исследования пестроткани 55
2.4. Анализ параметров цветового тона нитей на полноцветном изображении ткани 62
2.5. Методология исследования цифровых изображений тканей хроматических цветов 64
3. Методология автоматизированного неразрушающего исследования тканей хроматических цветов 70
3.1. Концептуальная модель автоматизированного неразрушающего анализа ткани 71
3.2. Разработка методов распознавания параметров ткани по ее цифровому изображению 72
3.2.1. Идентификация плановых геометрических параметров ткани 72
3.2.2. Определение пространственных геометрических параметров ткани 76
3.3. Определение параметров переплетения ткани 77
3.3.1. Решающие правила для автоматизированной идентификации элементов переплетения ткани 78
3.3.2. Методика автоматизированного определения параметров переплетения ткани 79
3.4. Методика определения плотности ткани 81
3.5. Методика определения раппорта цветного рисунка 82
4. Применение результатов автоматизированного неразрушающего исследования ткани 86
4.1. Неразрушающее исследование ткани как экспресс метод оценки ее качества 89
4.1.1. Параметры пробы для автоматизированного анализа ткани 89
4.1.2. Программное обеспечение и оборудование для автоматизированного неразрушающего исследования ткани 92
4.1.3. Обработка результатов автоматизированного анализа 92
4.2. Проектирование новой ткани по параметрам образца - прототипа ткани 94
4.2.1. Проектирование новой ткани с учетом параметров
образца — прототипа 94
4.2.2. Художественно-колористическое проектирование пестроткани 98
4.3. Выбор швейной фурнитуры с учетом результатов автоматизированного анализа ткани 102
4.3.1. Определение артикула частей застежки по структурным параметрам ткани 102
4.3.2. Оценка степени близости цвета фурнитуры и ткани 103
4.3.3. Моделирование комплектации фурнитуры и ткани 105
5. Разработка коллекции костюмно-платьевого ассортимента с использованием нового программного обеспечения 108
5.1. Параметры образца - прототипа ткани 108
5.2. Проектирование новой ткани с учетом параметров ткани прототипа 110
5.3. Выбор швейной фурнитуры для новой ткани 113 Общие выводы по работе115 Список использованных источников 118
- Параметры получения информативного полноцветного изображения пестроткани
- Практические рекомендации по использованию цветовых пространств для анализа полноцветных изображений тканей
- Идентификация плановых геометрических параметров ткани
- Художественно-колористическое проектирование пестроткани
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Оперативная смена ассортимента является одним из решающих факторов выживания отечественных текстильных предприятий в современных условиях рынка Сегодня заказчик, приходя на предприятие, как правило, имеет четкое представление, о том какими параметрами должна обладать ткань, а зачастую представляет образец, который служит прототипом будущей ткани При проектировании ткани по образцу изначально следует получить исходную информацию о параметрах прототипа ткани До недавнего времени, для получения исходных данных при проектировании ткани, на текстильных предприятиях использовались инструментальные методы исследования, разрушающие пробу во время анализа и позволяющие определять основные параметры ткани с помощью ткацких луп, весов, шаблонов, линеек, разрывных машин и т д, а, зачастую, и органолептически, опираясь на опыт дессинатора Получаемый прогноз в этом случае весьма неточен Расчетные методы исследования, в отличие от инструментальных, не требуют наличия выработанного образца ткани и позволяют вычислять параметры ее строения по небольшому числу данных (линейной плотности пряжи, плотности ткани, параметрам переплетения и др) Методы расчета параметров ткани описаны в работах отечественных и зарубежных ученых Н Г Новикова, С Д Николаева, F Т Pierce, В И Смирнова, Н Наші, J W S Hearly, G A V Leaf, И В Ильина, H Е Ереминой, Ц 3 Бачева, Ю Ф Ерохина, С С Юхина, Г В Степанова, В Г Степанова, С А Фавзи, О С Кутепова, А В Воробьева, К И Корицкого, Ш Рашиди, А А Мартыновой, НФ Сурниной, НА Федоренко, НВ Васильевой, А К Киселевой, В Л Маховера, А В Кондратьева, В П Склянникова, Г И Толубеевой, В М Милашюса, Н А Смирновой и др Однако, как показали исследования, теоретические методы также не в полной мере и не с достаточной точностью описывают фактические параметры строения ткани Учитывая современное состояние российских текстильных предприятий и уровень развития информационных и компьютерных технологий, назрел вопрос создания методов и методик, позволяющих оперативно с высокой точностью получать исчерпывающую информацию об исследуемой ткани не разрушая ее Созданию новых методов и методик исследования текстильных материалов, не приводящих к их разрушению, посвящены работы Власова П В , Федосеева В Н, Костина С Л, Шляхтенко П Г , Мещеряковой Г П, Казлаускене А Б , Милашюса В М, Верман Т Н, Соковой Г Г, А Б Комарова, Н А Коробова, А С Краснова, А О Mendes, Р Т Fiadeiro, R A L Miguel, JM. Lucas и др В тоже время, обилие текстильных материалов, особенности их строения и свойств делают область неразрушающего исследования до сих пор мало изученной, что повышает актуальность и значимость предлагаемого диссертационного исследования Постоянно расширяющийся ассортимент пестротканеи, те тканей выработанных с использованием цветных нитей, требует создания методологии неразрушающего исследования таких тканей,
определять и давать описание эстетических показателей, характеризующих
художественно-колористическое оформление пестротканей Данная
диссертационная работа актуальна, тк направлена на совершенствование метода анализа ткани с использованием информационных технологий для последующего проектирования структуры и внешнего вида пестроткани.
Цель и задачи исследования. Цель работы заключается в обеспечении возможности повышения качества тканей за счет разработки и применения новых методов анализа, основанных на использовании информационных технологий
Для реализации данной цели поставлены и решены следующие научно-практические задачи
-
Создан автоматизированный метод анализа пестроткани, удовлетворяющий требованиям предприятий, занимающихся производством и переработкой тканей льняного и хлопчатобумажного ассортимента
-
Разработаны методы и методики определения параметров структуры пестроткани по ее цифровым изображениям
-
Создан метод синтеза новой ткани, основанный на результатах предварительного анализа
-
Оценена точность созданных методов
-
Результаты автоматизированного анализа новой ткани применены в условиях прозводства
На защиту выносятся теоретические положения и результаты практической реализации перспективного направления автоматизированного исследования тканей, выработанных с цветными нитями Автор защищает:
1 Методологию исследования изображений ткани хроматических цветов,
основанную на использовании цветовых пространств,
-
Методы идентификации плановых и пространственных параметров ткани, позволяющих исследовать структуру ткани по ее изображению,
-
Метод распознавания раппорта цветного рисунка ткани, позволяющий
определять цветовой тон нитей, проводить расчет манера сновки и манера прокидки, 4. Методологию автоматизированного неразрушающего исследования и проектирования ткани с цветными нитями, в том числе по образцу-прототипу пестроткани, 5 Приемы и методы применения результатов неразрушающего исследования ткани для процессов проектирования, изготовления ткани и дальнейшей переработки в легкой промышленности. Объекты и методы исследований. Объектом исследования служили ткани льняного и хлопчатобумажного ассортимента бытового назначения, выработанные из одиночных и крученых пряж различного цвета, переплетениями главного и мелкоузорчатого класса Предметом исследования являлись основные параметры структуры однослойных тканей (линейная плотность пряжи, плотность ткани, высоты волн изгиба нитей, порядок фазы строения, наполнение, заполнение, уработка нитей в ткани, поверхностная плотность и др), а также параметры
цветного раппорта пестроткани При выполнении работы использовались теоретические и экспериментальные методы исследований В теоретических исследованиях использовались элементы теории распознавания образов, цветоведения, ' методы компьютерной обработки изображений, математическая статистика Компьютерные эксперименты проводились с использованием прикладных программ Photoshop, Corel Draw, MATLAB и программного обеспечения, разработанного на основании результатов настоящей работы Статистическая обработка данных проводилась с помощью пакетов программ STADIA и MathCAD Работа алгоритмов проверялась на образцах тканей, отечественного и импортного производства, отвечающих требованиям данного исследования.
Новые научные результаты, полученные в работе, состоят в следующем:
-
Разработана новая методология, включающая в себя новые приемы, принципы, методы и методики исследования изображений тканей, отличающаяся от известных тем, что позволяет анализировать полноцветные изображения ткани, выработанной с использованием нитей, как ахроматических, так и хроматических цветов
-
Структурированы и описаны признаки распознавания изображения ткани, позволяющие идентифицировать основные ее параметры по цифровому изображению
-
Разработана методология определения структурных параметров ткани по ее изображению, отличающаяся от известных тем, что позволяет разработать автоматизированную систему неразрушающего исследования тканей, выработанных из нитей хроматических цветов
-
Предложены методы идентификации плановых и пространственных параметров ткани, отличающиеся от известных тем, что позволяют исследовать структуру пестроткани по ее полноцветному изображению
-
Получены решающие правила и предложен метод для автоматизированной идентификации элементов изображения ткани, позволяющие определять параметры переплетения ткани раппорт, длину настила, число пересечек, величину сдвига перекрытий, отличающиеся от известных тем, что дают возможность идентифицировать параметры переплетения тканей, выработанных, как главными, так и производными и мелкоузорчатыми переплетениями
-
Предложен метод определения раппорта цветного рисунка у исследуемой пестроткани, позволяющий определять цветовой тон нитей, проводить расчет манера сновки и манера прокидки
-
Предложены методы проектирования ткани, отличающийся от известных тем, что, позволяет разработать структуру, художественно-колористическое оформление ткани, а также выбрать параметры и цвет фурнитуры для швейных изделий, изготавливаемых из данной ткани, с учетом результатов предварительного автоматизированного анализа ткани
Практическая ценность и реализация результатов работы.
Сформулированы принципы разработки новых методик анализа тканей, основанных на возможностях современной компьютерной техники и информационных технологий Проведенные исследования позволили создать методики, обеспечивающие оперативность и достоверность получаемых результатов при исследовании тканей, выработанных из цветных нитей, и проектировании нового ассортимента, упрощающие процедуру размещения заказов на предприятии
Разработанные методы и методики реализованы в виде программного обеспечения «Автоматизированный структурный анализ пестроткани», ориентированного на использование доступной вычислительной и периферийной техники Созданное программное обеспечение предназначено для работы в операционной среде семейства WINDOWS и не требует высокой квалификации работников Автоматизированная система успешно протестирована на ЗАО ХБК «Шуйские ситцы», внедрена фирмой «Аманн-АС» На разработанное программное обеспечение получено свидетельство государственной регистрации
Результаты исследований внедрены в учебный процесс КГТУ и используются в лекционных и лабораторных курсах дисциплин, связанных с информационными технологиями в текстильной промышленности
Апробация работы. Основные положения работы доложены, обсуждены и получили положительную оценку
на научных семинарах «Технология текстильных материалов», КГТУ, Кострома, 2006,2007 г г
на расширенном заседании кафедры «Ткачества», КГТУ, Кострома, 2007 г,
на 59-ой научно-технической конференции студентов, магистрантов и аспирантов, посвященной 1000-летию г Ярославля, ЯГТУ, Ярославль, 2006г,
- на международной научно-технической конференции «Молодые ученые -
развитию текстильной и легкой промышленности (ПОИСК - 2005)», ИвГТА,
Иваново, 2005г,
- на межвузовских научно-технических конференциях молодых ученых и студентов
«Студенты и молодые ученые КГТУ - производству» КГТУ, Кострома, 2005, 2006
гг
Публикации. Результаты диссертации отражены в 13 печатных работах. 3 статьи в журналах, входящих в список ВАК, 5 статей в других журналах и сборниках научных трудов, 5 тезисов доклада в материалах международных научных конференций и свидетельство об официальной регистрации программы
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав и общих выводов по работе Материал представлен на 206 страницах машинописного текста и содержит 56 рисунка, 15 таблиц, список использованных источников из 68 наименований и включает 10 приложений на 83 страницах
Параметры получения информативного полноцветного изображения пестроткани
Известно, что анализ ткани проводится с целью ее всестороннего исследования, в результате которого определяют параметры ее строения и свойства [1]. Полученные сведения используют, как для процедур проектирования ткани по образцу, так и для общей оценки показателей качества ткани. Для анализа ткани используют инструментальные методы, среди которых выделяют неразрушающие инструментальные методы - при исследовании объекта не нарушают его целостность, и разрушающие методы, в результате использования которых проба ткани уничтожается. Государственными стандартами регламентируются инструментальные методы анализа, так или иначе связанные с разрушением объекта исследования во время поведения испытаний. Неразрушающие методы относятся к нетрадиционным, принципиально новым способам анализа и на сегодняшний день не нормируются ГОСТами.
Сегодня, для исследования структуры и свойств материала, все чаще используют неразрушающие методы, позволяющие без угрозы разрушения многократно исследовать один и тот же объект и получить о нем исчерпывающую информацию.
В работе проанализированы известные методы, когда-либо, использованные для неразрушающего исследования текстильных материалов, в частности, нитей и ткани, особое внимание при этом уделено способам получения, средствам обработки исходной информации и данным, получаемым в результате исследования. При этом отмечено, разнообразие целей, которые ставили перед собой разработчики методов. Среди известных методов следует выделить те, в которых определялись лишь плановые параметры строения ткани: размеры поперечников нитей и просветов. Такие методы, как правило, сопровождают методики для расчета параметров структуры ткани (пористости, наполнения, заполнения и др.). Например, радиографический метод, предложенный П.В. Власовым [2], позволял по радиографическим отпечаткам ткани на фотопленке определять размеры отдельных элементов ткани, расположенных в ее плоскости, наблюдать взаимное расположение нитей в ткани и контакты между основными и уточными нитями. Способ анализа ткани с использованием бета - излучения радионуклидов не получил широкого распространения не только из-за малой информативности, но и экологической опасности. П.Г. Шляхтенко и Ю.Н. Ветрова для исследования текстильных;;материалов предложили метод дифракции, предполагающий использование дифракционных картин, полученных при помощи лазерных установок [3]. Затем Шляхтенко П.Г. совместно с Труевцевым Н.Н. разработали дифракционный метод контроля параметров структуры ткани [4].
В.В. Яковлевым [5], М.Я. Мустафаевым разработана методика применения дифракционного способа для измерений диаметров волокон и нитей различного происхождения [6]. Позднее данная методика была применена для исследования параметров ткани, которая позволила установить, что количество отражаемого тканью света зависит от ее структуры (плотности ткани и переплетения). Данный факт в последствие использовал в своих работах Г.К. Морозов [7], для создания автоматизированных систем проектирования жаккардовых тканей.
Особое внимание учеными уделялось определению пространственных параметров строения ткани. А.Б. Казлаускене и В.М. Милашюс создали метод для определения высоты волны изгиба нити в ткани по тени, которую отбрасывает нить на изображении ткани. В качестве исходных данных использовали фотографическое изображение ткани, снятое под определенным углом к оси объектива. Однако данный метод имел лишь лабораторное применение и для получения точных сведений о параметрах ткани требовались большие объемы выборки [8]. Т.Н. Верман предложила использовать метод фотограмметрии для исследования пространственной структуры мешочной ткани [9]. Метод предусматривал восстановление профиля нити заработанной в ткань по двум фотографическим изображениям ткани. Известно, что фотограмметрия использует особенности фотографической проекции для восстановления координат любой точки изображений на фотоснимках и воссоздания контуров снимаемого объекта. Данный метод положен в основу компьютерной фотограмметрии, предложенной Г.Г. Соковой и Н.В. Лустгартен [10,11], и использованной для исследования параметров структуры белых тканей полотняного переплетения. Этот принцип также использован в работах А. О. Mendes, Р. Т. Fiadeiro, R. A. L. Miguel, J. М. Lucas [12] для воссоздания трехмерной структуры шерстяной ткани и оценки ее пиллингуемости.
Большая часть методов неразрушающего исследования создана для контроля качества нитей и тканей. Например, С.Л. Костиным, В.Т. Новиковым [13], Zdenekom Dusekom и др. предложено для определения параметров текстильных материалов использовать телевизионные измерительные средства [14]. Разработанные ими методы основаны на работе системы видеоконтроля, которая состоит из персонального компьютера, видеопроцессора, двух передающих видеокамер (одна из которых совмещена с микроскопом), контрольного монитора и программного обеспечения. Данные системы использовались для контроля качества тканей (определения числа пороков, их размеров, распознавания вида порока) и параметров нити (формы, площади поперечного сечения, диаметра нити, коэффициента смятия, неровноты, степени ворсистости). Следует особо выделить работы Н.А. Коробова [15] и А.Б. Комарова [16], в которых разработаны методы оценки качества текстильных материалов: нитей и тканей. А.Б. Комаровым, в частности, предложено определять сортность ткани и некоторые параметры строения ткани по ее плановому полутоновому изображению полученному способом сканирования. Аналогичные функции выполняют известные автоматизированные системы, разработанные зарубежными фирмами, например, пакеты «IEX», «Elbit Vision» [17] и др.
Анализ известных методов неразрушающего анализа ткани позволил их классифицировать, разделив на три категории, в зависимости от задачи, которую они призваны выполнять.
К первой категории отнести методы структурного анализа тканей с определением плановых параметров ткани, ко второй - методы структурного анализа с определением плановых и пространственных параметров строения ткани, к третьей - методы контроля качества внешнего вида тканей. В таблице 1 представлены результаты анализа методов неразрушающего исследования ) тканей, где указаны их возможности и ограничения.
Анализ возможностей и ограничений известных методов исследования тканей, показал, что существующие способы не позволяют получать в полном объеме информацию об объекте исследований, кроме того методы ориентированы на узкий ассортимент исследуемых материалов. При этом отмечено, что область неразрушающего исследования текстильных материалов из натуральных волокон, и в частности, льняных тканей до сих пор мало изучена, что повышает актуальность и значимость предлагаемой диссертационной работы.
Практические рекомендации по использованию цветовых пространств для анализа полноцветных изображений тканей
Проведенный анализ известных цветовых пространств, позволил заключить, что для исследования полноцветных изображений ткани и других текстильных материалов, следует использовать несколько цветовых пространств, которые должны образовывать, некую графическую систему. В систему предлагается включить, как аппаратно-зависимые модели RGB и CMYK, так и аппаратно-независимые XYZ или Lab. Цветовые модели в данной системе могут работать, как параллельно, автономно - для обработки изображения, так и последовательно для проведения процедур, связанных с неразрушающим исследованием ткани.
Для получения исходной информации — цифрового изображения рекомендуется использовать аппаратно-зависимые модели. Затем полученное цифровое изображение ткани должно пройти предобработку, при этом, рекомендуется перевести его в цветовую модель XYZ или Lab, что позволит привести изображение к стандартной палитре цветов. В случае необходимости вывода информации на печать изображение из XYZ/Lab следует конвертировать в CMYK.
Теневой метод предусматривает исследование изображений физического объекта по фото-видео материалам. Метод используется в различных сферах: стоматологии, геодезии, дефектоскопии деталей и т.д.[50-52]. Сущность теневого метода, заключается в том, что определение высотных параметров исследуемого физического объекта проводится по разностному порогу яркости — разности световых величин, выражающих свойства самого светлого и самого темного участков изображения, чем больше перепад значений колориметрических величин объекта, тем больше разностный порог [8]. Для количественной оценки высотных характеристик объекта исследования в традиционной методике теневого метода предусматривалось, что значения разностного порога сравниваются с эталонным значением порога, определенного предварительно для объекта известной высоты.
В настоящей работе для определения пространственных параметров также предложено использовать теневой метод. Для этого вычислять приращение показателей цвета в цветовых пространствах, на участках нитей имеющих самый светлый и самый темный по яркости цветовой тон, полученные значения использовать для сравнения со значениями высоты волны изгиба нитей (h) на исследованных участках нити.
Оценить возможность применения цветовых пространств и теневого метода для исследования изображений ткани предполагалось по результатам предварительного эксперимента. В ходе эксперимента исследовались взаимосвязи между значениями цветовых показателей пространств RGB, XYZ и параметром строения ткани - высотой волны изгиба нити.
В качестве исходной информации использовались плановые цифровые полноцветные изображения ткани, полученные способом сканирования. При этом на изображениях отчетливо видны нити основы и утка, при переплетении друг с другом образующие перекрытия, настилы и т.д.
На изображениях визуально различимы характерные теневые переходы на нитях, заработанных в ткань. Более светлые участки располагаются на нитях в зоне перекрытий и настилов, более темные — в местах пересечений систем нитей (рисунки 15, 16). На нитях, как показано на рисунках 15 и 16, ! размещались в характерных областях опорные точки: точка «Н» соответствует самому светлому участку нити, который как видно из рисунка 16 характеризуется наибольшим значением высоты волны; точка «S» размещается на самом тёмном участке нити и характеризуется наименьшим значением высоты волны; точки «Pi», «Р2», «Р3» - промежуточные, расположенные на участке нити между перекрытием и местом пересечения нитей различных систем.
Для определения показателей цвета и высот волн изгиба нитей отобраны образцы льняных, полульняных и хлопчатобумажных тканей (исходные данные представлены в таблице приложения АЛ) и получены их цифровые изображения.
Определение показателей цвета проводилось с помощью пакета программ Photoshop. Данный пакет располагает специальным инструментом для измерения показателя цвета — Eyedropper, оборудованного "цифровым 49 табло". С помощью данного инструмента фиксировались нити различных цветов, для которых определялись координаты цвета R,G,B в выбранных опорных точках на нитях различных цветов (таблица приложения Б. 1).
Отмечено, что показатели цвета на изображении ткани имеют различные числовые комбинации значений. На увеличенном фрагменте ткани (рисунок 17) наблюдается разброс значений, как между отдельными элементами ткани, так и внутри этих элементов.
В тоже время, сохраняется закономерность между значениями показателей цвета R,G,B в опорных точках S и Н, независимо от цвета используемых нитей (таблица 7). Таблица 7 - Результаты исследования полноцветных изображений ткани при помощи пространства RGB
Характеристика ткани Цвет анализируемойнити, код цвета вмеждународнойсистеме TextilePantone Среднее значениеразностногопорогапоказателей цвета Ошибка, 5, % Хлопчатобумажная ткань, выработанная из одиночной пряжи Розовый, 15-2216 ТС 85 87 91 2,30 2,30 4,21
На основе корреляционно-регрессионного анализа, выявлены тесные статистические связи между высотой волны изгиба нити и коэффициентами цветности модели XYZ, позволяющие рекомендовать к использованию цветовые пространства RGB и XYZ для исследования изображений ткани.
Опираясь на опыт и результаты, полученные в ходе проведенных предварительных экспериментов, разработана методика исследования изображений ткани теневым методом (приложение Л). Методика пригодна, как для исследования полноцветных, так и полутоновых изображений ткани хроматических и ахроматичесикх цветов. Подготовка пробы и образца ткани. Проба - цифровое изображение ткани. Образец - фрагмент ткани, используемый для сканирования и проведения инструментальных исследований. Отметим, что фрагмент ткани сканируется, как вдоль нитей основы, так и вдоль нитей утка, и обе пробы подвергаются исследованию. Образец ткани выбирается в соответствии со следующими условиями:
Количество и размеры пробы - цифрового изображения ткани зависят от целей и задач, которые ставит перед собой исследователь. Эмпирический опыт, полученный при предварительном исследовании проб тканей, показал, что для определения параметров ткани достаточно двух проб (одна из них контрольная). При этом, минимальный размер образца должен составлять 10x10 см.
Рисунок 18 - Анализируемая проба После сканирования ткани (параметры сканирования представлены в п.п. гл.1) все операции по подготовке пробы к обработке ведутся на компьютере. Проба должна представлять собой цифровой фрагмент ткани с ровными краями, на котором видны нити основы (расположенные строго вертикально) и перпендикулярные им нити утка (рисунок 18).
Идентификация плановых геометрических параметров ткани
Основной задачей методики является определение раппорта цветного рисунка, манера сновки и манера прокидки, а также параметров цвета используемых нитей. Размеры участка для выявления раппорта цветного рисунка зависят от композиции внешнего оформления ткани, минимальный размер пробы 10x10 см.
Предлагаемая методика основана на идентификации цветового тона нитей и построении числовой матрицы с показателями цвета каждого пикселя элемента нити, как показано на рисунке 31:
По результатам анализа данной матрицы выявляются, превалирующие показатели цвета внутри каждого элемента нити. Определяется среднее значение показателя цвета для каждой нити систем основы и утка. На рисунке 32 представлена модель ткани со средними значениями показателей цвета. QjQ Ж
Принятие решения о цветовом тоне двух нитей, происходит на основании расчета величины цветоразличия между двумя цветами. В колориметрии различие между двумя цветами оценивается показателем ЛЕ, который определяется по следующим формулам (19-25) [58,59]: различия по светлоте, насыщенности и цветовому тону между измеряемыми цветами соответственно, SL, SO SH -длины полуосей сферы/эллипсоида, принято [59] SL = 1, KI,K2,KL - взвешивающие коэффициенты (для текстильной промышленности /0=0,048, К2 =0,014, KL=2) [59]. Величина порога цветоразличия в текстильной промышленности принята 2-6 единиц, и зависит от спецификаций заказчика, т.е. условий прописанных в договоре между заказчиком и предприятием - изготовителем.
В настоящей работе величина порога цветоразличия принята равной 4, что позволяет не учитывать варьирование цветового тона нитей в ткани, возникающее из-за дефектов крашения пряжи.
Полученные сведения обрабатываются поисковой системой, оснащенной «счетчиком», при помощи которого подсчитывается и суммируется количество нитей, имеющих одинаковые с учетом величины порога цветоразличия, параметры цвета. Предусмотрено, что вывод результатов определения параметров цветного рисунка может быть представлен по одной из настроенных палитр цветов (рисунок 33).
Мпр. = 6 I Рисунок 33 - Вывод результатов определения раппорта цветного рисунка ткани
По предложенной методике разработан алгоритм и программная реализация (приложение Д). Пользователь программной реализации имеет возможность наблюдать цветовой тон и код цвета нитей, заработанных в ткань. В программной реализации для определения цветного раппорта ткани предусмотрена настройка на любую палитру цвета, включая международный Textile Pantone (возможна настройка на палитру из цветов пряж предприятия).
Предложенные в работе новые методы и методики использованы для создания программной реализации «Автоматизированный структурный анализ пестроткани», на которую получено свидельство государственной регистрации программы в ФИПС, представленные в приложении Е. Результаты и выводы:
В работе получены следующие новые научно-практические решения: 1. Разработана методология, включающая в себя новые приемы, методы и методики определения параметров ткани, позволяющая разработать автоматизированную систему неразрушающего исследования тканей, выработанных из нитей хроматических и ахроматических цветов;
2. Предложена концептуальная модель автоматизированного неразрушающего исследования однослойной ткани, позволяющая выделить основные этапы проведения анализа ткани; 3. Предложены методы и методики идентификации плановых и пространственных параметров ткани, позволяющие исследовать структуру ткани по ее изображению; 4. Получены решающие правила для автоматизированной идентификации элементов изображения ткани, позволяющие определить параметры переплетения ткани: раппорт, длину настила, число пересечек, величину сдвига перекрытий; 5. Предложен метод определения раппорта цветного рисунка ткани, позволяющий определять цветовой тон нитей, проводить расчет манера сновки и манера прокидки; 6. По полученным результатам разработана программная реализация «Автоматизированный структурный анализ пестроткани», на которую получено свидетельство государственной регистрации
Результаты автоматизированного неразрушающего исследования ткани имеют практическую ценность при проведении следующих процедур: 1. Оценка качества ткани на различных этапах ее производства; 2. Проектирование новой структуры ткани по параметрам образца-прототипа; 3. Проектирование внешнего вида ткани с учетом художественно-колористического оформления образца-прототипа; 4. Использование результатов анализа для операций, связанных с дальнейшей переработкой ткани в швейном производстве.
На рисунке 34 представлена схема, в которой отражена связь между автоматизированным неразрушающим исследованием и проектированием ткани. В предложенной схеме к задаче анализа (рисунок 26) добавляется задача синтеза, которая решается при помощи разработанных в настоящей работе методик и созданного нового программного обеспечения. \
Художественно-колористическое проектирование пестроткани
Помимо технологического обоснования выбора артикула, возникает необходимость экспертной оценки близости цвета фурнитуры и ткани [59], при подборе фурнитуры цвет в цвет к ткани. В швейном производстве, используя термин «степень близости цвета», подразумевают идентичность цвета ткани и фурнитуры, которая затем используется для отделки изделия из ткани. Для улучшения внешнего вида швейного изделия, в большинстве случаев, необходимо, чтобы фурнитура не выделялась при визуальном рассмотрении изделия.
Компьютерный анализ цветовой гаммы ткани позволяет упростить процедуру подбора фурнитуры (кнопок и молний) по цвету. Предлагается методика, которая позволяет оценить идентичность цветов ткани и фурнитуры по результатам компьютерного анализа цвета ткани, швейных молний, кнопок и т.д. Полученная информация о цвете ткани и фурнитуры сравнивается между собой, при этом показатели цвета ткани принимаются как исходное и неизменяемое значение, а цвет фурнитуры как определяемое. Данная методика программно реализована в отдельном модуле «Выбор швейной фурнитуры», где цифровые изображения ткани и фурнитуры исследуются при помощи цветовой модели Lab. Алгоритм модуля предусматривает, что первоначально определяются параметры цвета ткани ST (LT, аг, bT) и фурнитуры SK (LK, а , bK) (рисунок 47).
Виртуально в прямоугольной пространственной системе координат цветового пространства OLab строится сфера с центром в точке ST (LT, ат , Ьт) (рисунок 48). Радиус сферы (R) определяется как:
Сфера ограничивает собой область цветов, визуально воспринимаемых как цвет - идентичный цвету ткани. Попадающие в сферу значения признаков цвета фурнитуры - идентичны цвету ткани, то есть имеют с ней высокую степень близости цвета (например, точка с координатами Sj (Lj, а\ , bi)). Значения признаков цвета фурнитуры, обозначенные точкой 52 (J-2, а2 , Ь не имеют достаточной близости с цветом ткани, и данная фурнитура не может быть рекомендована для использования.
С помощью данного модуля оперативно осуществляется выбор подходящего по цвету варианта кнопки из представленных образцов кнопок или полученных он-лайн. Кроме того, не требуется установки данных кнопок на изделие, что в рамках одного изделия может быть связанным с приобретением дополнительных деталей для установки каждой из кнопок, при этом, стоимость комплекта насадок д, я установки одного вида кнопок варьируется в диапазоне 60-180 евро. Таким образом, данный модуль является важным элементом работы компаний, которые занимаются производством тканей и изделий из них, либо, работающих только с комплектующими для текстильной и швейной промышленности.
Разработанная новая методология неразрушающего исследования ткани, реализованная в программе «Автоматизированный анализ однослойных пестротканей», имеет широкую область применения в текстильной и швейной промышленности и позволяет осуществлять: 1. Анализ ткани без ее разрушения и получать исчерпывающую информацию об основных параметрах строения и внешнего вида ткани: линейной плотности пряжи в ткани; плотности ткани на 10 см; параметрах переплетения ткани; высотах волн изгиба нитей; порядке фазы строения ткани; уработке нитей в ткани; поверхностной плотности ткани; заполнении и наполнении ткани; пористости; коэффициенте связности Ереминой Н.С.; толщине и раппорте цвета ткани. 2. Проектирование новой структуры и внешнего вида ткани, используя результаты предварительного анализа образца-прототипа ткани, представленного заказчиком. 3. Визуальный анализ спроектированных тканей компаньонов в электронной презентации. 4. Объективный выбор параметров и цвета фурнитуры, используемой для отделки изделий из спроектированной ткани. Проанализировав коллекцию тканей костюмно-платьевого назначения на сезон весна-лето 2008 г., представленную на выставках «Текстильлегпром» и «Premier Vision» (приложение Ж), были отобраны образцы с наиболее интересными и модными вариантами текстильного оформления. В качестве ткани прототипа выбран один из отобранных образцов, сканированное изображение которого представлено на рисунке 50.
Для тканей костюмно-платьельного ассортимента эстетические показатели играют не менее важную роль, чем показатели качества. В настоящей работе предлагаются различные варианты художественно-колористического оформления ткани - прототипа, позволяющие создать коллекцию тканей модного направления сезона весна-лето 2008. Для этого в модуле художественно-колористическое проектирование использована модель прототипа ткани. Замена цвета нитей основы и утка позволила создать новую коллекцию тканей (см. рисунки 52 - 55).
Компании-производители металлической фурнитуры для текстильной и легкой промышленности предлагают широкий ассортимент застежек «кнопок» различных систем (кнопки с S-образной пружиной, с кольцевой и лепестковой пружиной). Каждому из данных видов кнопок соответствуют технические характеристики. К ним относят: усилие открывания-закрывания кнопки (по методике ASTM 4846 American Society of Testing Materials)[65], усилие отрыва фурнитуры от изделия (по методике ASTM D 5171) [66], помимо этого контролируется усилие установки на изделие. Кнопки подбираются также с учетом толщины и плотности ткани.
Так как толщина исследуемой ткани равна 0,317 мм, то для таких тканей оптимальным является артикул с высотой ножки части застежки «кнопки» 6,3 мм. В таблице 15 представлены артикулы кнопок для данного ассортимента тканей на примере артикулов кнопок компании «Prym Fashion Group» [67].
