本文關(guān)鍵詞： 布匹疵點 S變換 閾值分割 紋理結(jié)構(gòu)　出處：《浙江師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2016年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：受光照條件影響,實際生產(chǎn)車間采集的布匹圖像中,其疵點和紋理背景差異不明顯,現(xiàn)有的布匹疵點檢測方法適應(yīng)性較低.為提高疵點檢測率,提出一種基于行向S變換的布匹疵點檢測方法.首先,通過分析周期性紋理布匹圖像在行方向上的S變換系數(shù)特點,確定布匹紋理頻率,去除規(guī)則性紋理,只剩下疵點和干擾部分;然后,采用閾值分割,提取疵點信息;最后,根據(jù)疵點面積特性判斷布匹是否存在疵點,得到最終檢測結(jié)果.實驗結(jié)果證明算法的可行性和有效性.
[Abstract]:Affected by the illumination condition, the defect and texture background of the fabric image collected in the actual production workshop is not obvious, and the existing fabric defect detection methods have low adaptability. In order to improve the defect detection rate. A fabric defect detection method based on row S transform is proposed. Firstly, the frequency of fabric texture is determined and the regular texture is removed by analyzing the characteristic of S transform coefficient in the row direction of periodic texture fabric image. Only defects and distractions are left; Then, the defect information is extracted by threshold segmentation. Finally, according to the defect area characteristics, the fabric defects are judged, and the final detection results are obtained. The experimental results show that the algorithm is feasible and effective.
【作者單位】： 浙江師范大學(xué)數(shù)理與信息工程學(xué)院;
【基金】：浙江省科技廳公益性技術(shù)應(yīng)用研究計劃項目(2012C31005) 浙江省重中之重學(xué)科“計算機科學(xué)與技術(shù)”資助項目
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 布匹疵點是影響布匹質(zhì)量的主要因素.傳統(tǒng)的疵點檢測主要靠人工完成,隨著大規(guī)模集成電路及圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,基于機器視覺的布匹疵點檢測系統(tǒng)成為研究熱點.特征提取是基于機器視覺的布匹疵點檢測算法的關(guān)鍵,良好的特征能較強地區(qū)分正常紋理與各類型疵點.現(xiàn)有的特征提取方

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本文編號：1477643