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题名凤戏牡丹
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作者
陈秀芳
金隽
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机构
安徽职业技术学院现代服装学院
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出处
《纺织学报》
北大核心
2025年第2期I0006-I0006,共1页
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基金
安徽省高等学校自然科学研究项目(2023AH051461)。
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文摘
设计说明蓝印花布是我国传统印染工艺品,江苏省南通市、湖南省凤凰县和邵阳县、浙江省桐乡市的蓝印花布印染技艺被列入国家级非物质文化遗产代表性项目名录。蓝印花布纹样经过长期的提炼和升华,寄托着人们对美好生活的追求和向往,在当前仍具积极的时代意义。本作品以蓝印花布纹样“凤戏牡丹”为素材,利用分形软件对其进行再设计,在保留其原造型不变的前提下丰富构图方式和色彩层次,整体图案结构精细、新颖独特。图案可通过数码印花制作丝巾,兼具创新性与实用性,是时尚向传统的再一次致敬。
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关键词
蓝印花布
数码印花
传统印染工艺
浙江省桐乡市
设计说明
江苏省南通市
湖南省凤凰县
色彩层次
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分类号
TS105.11
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名丝织物的荔枝壳色素染色
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作者
徐若瑶
陈秀芳
包伟
王丽
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机构
安徽职业技术学院现代服装学院
青岛大学纺织服装学院
常州市恒纶纺织有限公司
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出处
《印染》
北大核心
2025年第5期35-39,共5页
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基金
安徽省高校哲学社科科学研究项目(2023AH051405)
校级质量工程项目(2022yjjxyj13)
校级科技工程重点项目(2022xjrs002)。
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文摘
为合理利用废弃植物资源,以荔枝壳为原料提取色素,对丝织物进行后媒法染色,并探究染色工艺对染色效果的影响。结果表明:直接染色工艺条件为染色温度90℃、染色时间50 min、pH=4~5,可染得茶色;最佳的后媒染条件为媒染剂2.0 g/L,媒染温度60℃,媒染时间15 min。媒染后丝织物K/S值得到提高,其中明矾与氯化镧媒染的织物匀染性好;媒染剂不同,染色织物的色光也不同。
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关键词
天然染料
荔枝壳
丝织物
染色
媒染
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Keywords
natural dye
litchi pericarp
silk fabric
dyeing
mordant dyeing
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分类号
TS193.62
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
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题名茶棕染料对改性芳纶1414的染色性能
被引量：1
- 3
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作者
武松梅
陈秀芳
金隽
张勇
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机构
安徽职业技术学院现代服装学院
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出处
《印染》
CAS
北大核心
2024年第7期55-58,共4页
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基金
2023年安徽省高校自然科学研究重点项目(2023AH051426、2023AH051454、2023AH051461)
2023年“纺织之光”中国纺织工业联合会职业教育教学改革研究项目(中纺联涵[2023]42)。
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文摘
芳纶1414(PPTA)染色困难,为开发PPTA织物的环保染色方法,PPTA织物经NaOH、阳离子改性剂BS改性后,投入茶棕染料与硫酸亚铁络合染液中,在常压煮沸条件下直接染色。根据染色织物的K/S值优化了改性和染色工艺:改性剂BS 5 g/L,络合染液25 g/L,pH=4,染色时间60 min。染色织物的耐摩擦和耐皂洗色牢度均较好,阻燃性能达到阻燃织物的标准。
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关键词
芳纶1414
茶棕染料
色牢度
阻燃性
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Keywords
aramid 1414
tea brown dye
color fastness
flame retardancy
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分类号
TS193.62
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
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题名基于中国古代纺织工具上的“八角星纹”研究
被引量：1
- 4
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作者
许平山
孙婉莹
郝文洁
洪啸锋
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机构
安徽职业技术学院现代服装学院
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出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期127-136,共10页
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基金
安徽省社会科学创新发展研究课题重大项目(2023ZD003)。
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文摘
“八角星纹”是新石器时代出土文物上刻画较为典型的一种符号。为了探索纺织服装领域里遗存的“八角星纹”流变轨迹与文化内涵,解开“八角星纹”的历史发展脉络,文章采用了广泛收集博物馆出土带有“八角星纹”的出土纺轮、纺织机械、刺绣纺织品等文物,结合比较了其他领域出土带有“八角星纹”文物,梳理并通过图像分析了“八角星纹”传导于纺织领域的本真内涵。研究发现,“八角星纹”在中国古代文化中有着悠久的历史。“八角星纹”是古人对自然的朴素认知,是对天地祭祀的符号,这种符号被传导到各种行业的器具中。古人将“八角星纹”装饰于纺机与服饰上同样是源于祭祀信仰的结果,研究认为“八角星纹”来自古人“燔柴”祭祀的物化符号;“八角星纹”流变后与中华传统文化里的河图洛书诞生有着莫大的关联,是阴阳八卦学说产生源头,是中华先民对阴阳数理的崇拜较早地渗透到纺织领域里的见证。
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关键词
八角星纹
纺织服饰
图像分析
文化阐释
历史流变
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Keywords
octagonal star pattern
textile and apparel
image analysis
cultural interpretation
historical changes
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分类号
TS941.12
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
K875.2
[历史地理—考古学及博物馆学]
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题名艾·时尚
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作者
张莉
宿伟
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机构
安徽职业技术学院现代服装学院
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期I0001-I0001,共1页
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基金
安徽职业技术学院科研创新团队课题(2023xjkytd5)。
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文摘
设计说明以国家级非物质文化遗产艾德莱斯为设计元素,设计者提取艾德莱斯传统图案进行梳理,并采用色彩渐变的形式体现在本系列服装作品上,探索其在现代社会中的传播性,尝试打破传统与现代的次元壁,将这个古老元素的图案运用到现代年轻人喜爱的牛仔面料,在传承中创新。以艾德莱斯元素为灵感采用机绣的方式进行创新设计。制作工艺上,根据牛仔面料的特性,在合缝的拼接处采用拉毛处理,具有一定的装饰性。系列服装整体呈现出传统与现代、民族与世界的结合。本作品为“艾德莱斯出天山”全国设计师作品大赛的参赛作品。
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关键词
艾德莱斯
牛仔面料
系列服装
设计说明
创新设计
设计元素
传播性
制作工艺
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分类号
TS941.2
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名基于深度学习的蚕茧智能分选方法
被引量：1
- 6
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作者
姜阔胜
武松梅
任杰
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机构
安徽理工大学机械工程学院
安徽职业技术学院现代服装学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第11期143-146,共4页
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基金
2023年度安徽省高校科研项目—重点项目(2023AH051426)
国家重点研发计划资助项目(SQ2020YFB130256)
+1 种基金
2022年度安徽省高校科研项目(2022AH040274)
安徽省教育厅省级质量工程纺织品设计教学团队(2021jxtd155)。
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文摘
提出了一种基于改进的YOLOv5模型算法的蚕茧缺陷检测的智能分选方法。首先,搭建视觉测量系统,实时高效采集高分辨率的蚕茧图片。其次,利用空域的方式对样本图像进行特征增强;使用K-means++聚类算法,对本文数据集进行尺度分类,以更好地适应各种目标尺度的检测;此外,对YOLOv5模型检测部分进行修改,使用挤压激励(SE)模型,在前3个特征尺度的特征输出部分中添加该模块,以提高模型的有效特征响应。最后,对检测结果进行对比。实验结果表明:改进后的方法对特征检测的平均精度均值(mAP)提高了5.5%,其缺陷的检测精度为96.6%、检测速率为43 fps,能够实现对蚕茧缺陷的精确检测,实现蚕茧的高效精确智能分选。
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关键词
深度学习
YOLOv5
缺陷检测
蚕茧分选
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Keywords
deep learning
YOLOv5
defect detection
cocoon sorting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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