Analýza vlivu strukturních parametrů a mechanických vlastností textilie na její splývavost
Loading...
Date
2015-06-09
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá zkoumáním vlivu strukturních a mechanických vlastností na splývavost tkanin. V teoretické části jsou popsané metody měření a hodnocení splývavosti, zejména pomocí obrazové analýzy. Byl zmapován výzkum v oblasti predikce pomocí splývavosti pomocí neuronových sítí. V první části experimentu proběhlo zjišťování vybraných strukturních a mechanických parametrů tkanin, byla měřena jejich splývavost a dále hodnocena pomocí obrazové analýzy. Byl zjišťován koeficient splývavosti DC (%) a počet vln. Druhá část se zabývá návrhem a testováním predikčních modelů splývavosti vytvořených pomocí neuronových sítí. Splývavost byla hodnocena na základě vybraných strukturních a mechanických vlastností tkanin. K tomuto účelu bylo využito softwarové prostředí QC Expert a Matlab. Pro obě aplikace byly navrženy tři hlavní modely pro testování. Model sestávající ze všech dostupných vzorků tkanin, model tvořící lehké šatové materiály a model režných tkanin. Nejlepších výsledků u obou aplikací je dosaženo pro režné tkaniny s průměrnou absolutní chybou predikce (MAPE) v rozmezí 4,8 7,8 %.
This thesis is focused on analyzing the effect of chosen structural and mechanical properties of fabrics on their drape. In the theoretical part, methods of measuring and evaluation of drape by means of image processing are described. The research in the field of neural networks as a predictive tool is presented.The first part of the experiment deals with measuring structural and mechanical properties of samples. Fabric drape is measured by means of image processing method. The drape coefficient and number of nodes were evaluated. In the second part neural network models for prediction of fabric drape are implemented. Prediction of fabric drape is based on their chosen structural and mechanical properties. These proposed models were created in QC Expert and MATLAB Neural Network Toolbox. Three kinds of model were tested. First model was created from all fabric samples, second model involved light fabrics with good drape and third model consisted of pure cotton fabrics without finishing. The best results of drape prediction for both applications were found for third model. Mean absolute error of drape prediction (MAPE) was in range between 4,8 to 7,8 %.
This thesis is focused on analyzing the effect of chosen structural and mechanical properties of fabrics on their drape. In the theoretical part, methods of measuring and evaluation of drape by means of image processing are described. The research in the field of neural networks as a predictive tool is presented.The first part of the experiment deals with measuring structural and mechanical properties of samples. Fabric drape is measured by means of image processing method. The drape coefficient and number of nodes were evaluated. In the second part neural network models for prediction of fabric drape are implemented. Prediction of fabric drape is based on their chosen structural and mechanical properties. These proposed models were created in QC Expert and MATLAB Neural Network Toolbox. Three kinds of model were tested. First model was created from all fabric samples, second model involved light fabrics with good drape and third model consisted of pure cotton fabrics without finishing. The best results of drape prediction for both applications were found for third model. Mean absolute error of drape prediction (MAPE) was in range between 4,8 to 7,8 %.
Description
Subject(s)
splývavost, koeficient splývavosti, počet vln, obrazová analýza, neuronové sítě, fabric drape, drape coefficient, number of nodes, image processing, neural networks