發(fā)布時間：2018-04-18 01:28

  本文選題：織物疵點分割 + 二維經驗模態(tài)分解��； 參考：《計算機工程與應用》2016年24期

【摘要】：針對紡織行業(yè)織物疵點檢測自動化的需求,提出了基于二維經驗模態(tài)分解(BEMD)的織物疵點分割方法的改進。在BEMD算法中,使用基于Delaunay三角化(DT)的三次樣條分段插值替代基于徑向基函數(RBF)的全局插值,以提高計算效率和分解有效性。在BEMD的分解結果中,選擇第二個和第三個內蘊模式函數(IMF)進行融合后進行分割以提高疵點分割結果的完整性。實驗中以多幅典型的疵點織物為樣本,對比了不同插值方法和分割對象的檢測誤差率(DER),結果顯示改進后的疵點分割方法具有更好的計算效率和魯棒性。
[Abstract]:In order to meet the requirement of fabric defect detection automation in textile industry, an improved fabric defect segmentation method based on two-dimensional empirical mode decomposition (EMD) is proposed.In the BEMD algorithm, cubic spline interpolation based on Delaunay triangulation is used to replace the global interpolation based on radial basis function (RBF) to improve the computational efficiency and decomposition efficiency.In order to improve the integrity of defect segmentation, the second and third intrinsic mode functions are selected for fusion in the decomposition result of BEMD.In the experiment, several typical defect fabrics are used as samples, and the detection error rate of different interpolation methods and segmented objects are compared. The results show that the improved defect segmentation method has better computational efficiency and robustness.
【作者單位】： 江南大學紡織服裝學院;
【基金】：江蘇省2011年度普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(No.CXZZ11_0472) 國家自然科學青年基金(No.61203364) 高等學校博士學科點專項科研基金(No.20120093130001)
【分類號】：TS107;TP391.41

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本文編號：1766204