本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用積分圖的織物瑕疵檢測(cè)快速算法

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【摘要】：為解決現(xiàn)有基于圖像處理的織物瑕疵檢測(cè)算法實(shí)時(shí)性較差、正確率偏低等問(wèn)題,提出一種包含學(xué)習(xí)和檢測(cè)2個(gè)階段的瑕疵檢測(cè)算法。通過(guò)對(duì)無(wú)瑕疵模板圖像的梯度能量特征及其分布特性的學(xué)習(xí),自適應(yīng)獲得檢測(cè)階段所需的參數(shù)。一方面利用積分圖原理將任意大小的圖像塊內(nèi)的求和運(yùn)算化簡(jiǎn)為三次加法運(yùn)算,快速提取織物圖像的梯度能量特征,實(shí)現(xiàn)織物瑕疵的實(shí)時(shí)檢測(cè),另一方面利用核函數(shù)擬合特征參數(shù)分布,結(jié)合均值漂移法求解分布峰值獲得自適應(yīng)的瑕疵判定閾值參數(shù),實(shí)現(xiàn)織物瑕疵的準(zhǔn)確分割。通過(guò)實(shí)驗(yàn)將本文算法與現(xiàn)有基于局部二值模式特征、小波特征、規(guī)則帶特征等算法進(jìn)行對(duì)比,針對(duì)包含3種紋理6類瑕疵的織物圖像數(shù)據(jù)集的測(cè)試結(jié)果顯示,本文算法平均處理時(shí)間為56 ms,正確率為97%。
【作者單位】： 南通大學(xué)電子信息學(xué)院;南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 織物瑕疵檢測(cè) 積分圖 特征提取 核函數(shù) 均值漂移
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61401239) 南通市應(yīng)用研究計(jì)劃項(xiàng)目(BK2014066)
【分類號(hào)】：TS107;TP391.41
【正文快照】： 傳統(tǒng)紡織行業(yè)的瑕疵檢測(cè)多以人工肉眼檢測(cè)為主,由于人眼視覺(jué)易疲勞導(dǎo)致漏檢,人工觀察效率低,人力成本代價(jià)大,與大規(guī)模工業(yè)化生產(chǎn)極不協(xié)調(diào)。近年來(lái),許多學(xué)者研究利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理算法自動(dòng)進(jìn)行織物瑕疵檢測(cè)。對(duì)織物圖像直接閾值化分割瑕疵的方法雖然操作簡(jiǎn)單[1],但是僅

【相似文獻(xiàn)】

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