發(fā)布時(shí)間：2019-02-17 09:41

【摘要】：受織物背景紋理多樣性以及起球疵點(diǎn)特點(diǎn)的影響,傳統(tǒng)的圖像處理算法難以滿足起球疵點(diǎn)自動(dòng)檢測和客觀評價(jià)需要,為此,提出一種基于小波域的高斯差分濾波起球客觀等級新方法。首先,對起球疵點(diǎn)圖像進(jìn)行小波多層分解,實(shí)現(xiàn)周期性背景紋理信息與起球信息的分離;然后,選擇合適的小波分解子圖進(jìn)行高斯差分濾波,消除噪聲以及光照不均等緩變的背景信息,提高起球信息的顯著度;在此基礎(chǔ)上,根據(jù)起球特征設(shè)定閾值對起球疵點(diǎn)圖像進(jìn)行分割,并提取起球特征;最后,通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行起球疵點(diǎn)客觀等級評價(jià)。研究結(jié)果表明,本文方法用于起球疵點(diǎn)客觀等級評價(jià)是可行且有效的,具有較強(qiáng)的抗干擾能力。
[Abstract]:Affected by the diversity of fabric background texture and pilling defect characteristics, traditional image processing algorithms are difficult to meet the needs of automatic detection and objective evaluation of pilling defects. A new method of objective level of pilling for Gao Si differential filter based on wavelet domain is proposed. Firstly, the pilling defect image is decomposed by wavelet multilayer to realize the separation of periodic background texture information and pilling information. Then, the suitable wavelet decomposition subgraph is selected for Gao Si differential filtering to eliminate the background information of noise and uneven illumination, and to improve the saliency of pilling information. On this basis, the pilling defect image is segmented according to the threshold of pilling feature, and the pilling feature is extracted. Finally, the objective grade of pilling defect is evaluated by artificial neural network. The results show that this method is feasible and effective for the objective grade evaluation of pilling defects and has strong anti-interference ability.
【作者單位】： 西安工程大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;河南省功能性紡織材料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中國紡織工業(yè)聯(lián)合會科技指導(dǎo)性項(xiàng)目(2016065) 陜西省教育廳科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(16JK1337)
【分類號】：TP391.41;TS101.97

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本文編號：2425030