Saltar para:
Logótipo
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Intelligent Computer Vision System for Analysis and Characterization of Yarn Quality

Intelligent Computer Vision System for Analysis and Characterization of Yarn Quality

Título
Intelligent Computer Vision System for Analysis and Characterization of Yarn Quality
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2023
Autores
Macedo, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pinto, L
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Soares, F
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Vasconcelos, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Machado, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Carvalho, V
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 12
Página Final: 236
ISSN: 2079-9292
Editora: MDPI
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-00X-RS7
Abstract (EN): The quality of yarn is essential in the control of the fabrics processes. There is some commercial equipment that measures the quality of yarn based on sensors, of different types, used for collecting data about some textile yarn characteristic parameters. The irregularity of the textile thread influences its physical properties/characteristics and there may be a possibility of a break in the textile thread during the fabric manufacturing process. This can contribute to the occurrence of unwanted patterns in fabrics that deteriorate their quality. The existing equipment, for the above-mentioned purpose, is characterized by its high size and cost, and for allowing the analysis of only few yarn quality parameters. The main findings/results of the study are the yarn analysis method as well as the developed algorithm, which allows the analysis of defects in a more precise way. Thus, this paper presents the development and results obtained with the design of a mechatronic prototype integrating a computer vision system that allows, among other parameters, the analysis and classification, in real time, of the hairs of the yarn using artificial intelligence techniques. The system also determines other characteristics inherent to the yarn quality analysis, such as: linear mass, diameter, volume, twist orientation, twist step, average mass deviation, coefficient of variation, hairiness coefficient, average hairiness deviation, and standard hairiness deviation, as well as performing spectral analysis. A comparison of the obtained results with the designed system and a commercial equipment was performed validating the undertaken methodology.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 37
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Da mesma revista

Open-source electronics platforms as enabling technologies for smart cities: Recent developments and perspectives (2018)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Costa D.G.; Duran-Faundez C.
Modulation Methods for Direct and Indirect Matrix Converters: A Review (2021)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Varajao, D; Rui Esteves Araújo
Machine Learning Interpretability: A Survey on Methods and Metrics (2019)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Carvalho, DV; Pereira, EM; Jaime S Cardoso
Electrochemical Sensor-Based Devices for Assessing Bioactive Compounds in Olive Oils: A Brief Review (2018)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Marx, IMG; Veloso, ACA; Dias, LG; Susana Casal; Pereira, JA; Peres, AM
User-Driven Fine-Tuning for Beat Tracking (2021)
Artigo em Revista Científica Internacional
António S. Pinto; Sebastian Böck; Jaime S. Cardoso; Matthew E. P. Davies

Ver todas (30)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Faculdade de Medicina Dentária da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-07-24 às 12:20:05 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Livro Amarelo Eletrónico