綿,絹および羊毛織物の色柄模様の視覚的特徴と機械学習による繊維素材の判別

摘要

CIELAB色空間を利用した色彩特徴解析が綿,絹および羊毛織物の様々な色柄模様の視覚的特徴の評価に適用された.これらの織物の測色が市販のカラースキャナで行われた.画像内の各画素(i,j)に対してCIEカラーシステムのL*,a*,b*,C*およびhが求められた.すべての画素に対するL*,a*,b*,C*およびhの平均値(AVE-L*,AVE-a*,AVE-b*,AVE-C*およびAVE-h)が色彩情報量としてそれぞれ求められた.各織物に対するL*分布から統計的に抽出された角二次モーメント(ASM),コントラスト(CON),相関(COR)およびエントロピー(ENT)が形態情報量として測定された.視覚的特徴ガ色柄模様の類似性や相違性との関係から議論された.さらに,機械学習を用いた高性能なニューロトレーニングアルゴリズムは視覚評価システムの記述を最も精度良くするようにネットワークを調整する目的で導入された.この順伝搬型ニューラルネット学習アルゴリズムは非常に良い結果を与えた.学習した順伝搬型ニューラルネットモデルは織物の色柄模様を用いた繊維素材の判別への適用が十分実行可能であることを示した.