本文選題：疵點檢測 + Gabor濾波簇�。� 參考：《紡織學(xué)報》2017年03期

【摘要】：為提高織物疵點檢測率,將Gabor濾波法與等距映射方法進行融合,克服疵點檢測過程中存在的問題。首先用由3個尺度和5個方向組成的15個Gabor濾波器簇對織物疵點圖像進行濾波,減少疵點圖像光照不均和對比度低的影響;然后將濾波圖像劃分成面積相等且互不重合的鄰域,并從鄰域中提取高維特征向量。采用等距映射方法對高維特征向量進行降維,剔除高維特征中冗余信息,強化分類器擬合能力;再用低維嵌入模型提取新增樣本低維特征向量,用于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器分類,檢測是否存在疵點;最后用2種不同紋理的織物進行檢測實驗。結(jié)果表明,本文方法能有效提高疵點的檢測精度。
[Abstract]:In order to improve the detection rate of fabric defects, the Gabor filtering method and the equidistance mapping method are fused to overcome the problems in the process of defect detection. First, 15 Gabor filter clusters, consisting of 3 and 5 directions, are used to filter the fabric defects image, so as to reduce the influence of the uneven illumination and low contrast of the defects, and then the filter map is used. The image is divided into adjacent areas with equal area and non coincidence, and high dimensional eigenvectors are extracted from the neighborhood. The contour mapping method is used to reduce the dimension of high dimensional eigenvectors, eliminate redundant information in high dimension features, and strengthen the fitting ability of the classifier, and use the low dimension embedding model to extract the low dimension eigenvectors of the new samples, and apply to the probabilistic neural network. Classification of classes, detection of defects, and test experiments with 2 different textures. The results show that this method can effectively improve the detection precision of defects.

【作者單位】： 武漢紡織大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51205294;61271008;51275363)
【分類號】：TS107;TP391.41

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