| 摘要 |
本发明以图形识别理论作纱线分级之方法与装置，包含有个人电脑内设有学样本资料库与以图形识别理论作纱线分级之方法，该学样本资料库储存有训练样本之纱线属性向量；其中以图形识别理论作纱线分级之方法含有学与降阶过程、检测过程再学过程，该学与降阶过程藉由K–L expansion方法求取维持纱线辨识精度所需最少之主轴向量数，以降低纱线分级之复杂度，再经由Bayes Classifier法进行纱线分级；检测过程中将等待检测样本经由K–L expansion方法进行主轴转换与降阶，经由Bayes Classifier法进行纱线分级，评估过程如果有误判样本，则将误判样本资料储存于学样本资料库；再学过程是经由误判样本加入于学样本资料库，重新调整辨识空间系数，以达至后续检测过程对于相似或雷同之前述误判样本不再产生误判情形；本发明经由训练样本可获得纱线品质总指标，同时也可获得每一个属性向量对主轴向量之权重，以分析其对纱线品质之影响。 |
