基于數(shù)字形態(tài)學濾波與SVM技術的簾子布疵點檢測
本文選題:疵點檢測 + 數(shù)字形態(tài)學; 參考:《中原工學院學報》2016年04期
【摘要】:針對簾子布生產過程中可能出現(xiàn)的瑕疵問題,提出了一種多形態(tài)多尺寸的數(shù)字形態(tài)學濾波方法,采用多種不同形狀和大小的結構元素對簾子布疵點圖像進行濾波,對濾波后的圖像使用大律法閾值分割,并提取疵點的長、寬、長寬比、面積等特征。最后,利用支持向量機(SVM)進行疵點識別。實驗結果表明,該方法可準確檢測簾子布中漿斑、經線粘連、斷經、劈縫等主要疵點,具有分類準確、辨別速度快的優(yōu)點,疵點識別率達93.3%。
[Abstract]:In view of the possible defects in the production of cord fabric, a digital morphological filtering method with multi-shape and multi-size is proposed, which uses a variety of structural elements of different shapes and sizes to filter the defects image of cord fabric. The filtered image is segmented by the big law threshold, and the length, width, aspect ratio and area of the defect are extracted. Finally, support vector machine (SVM) is used to identify defects. The experimental results show that this method can accurately detect the main defects in cord fabric, such as paste spot, meridian adhesion, meridian break, split seam and so on. The method has the advantages of accurate classification and fast discrimination speed, and the defect recognition rate is 93.3%.
【作者單位】: 中原工學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(61304115) 河南省高?萍紕(chuàng)新團隊項目(14IRTSTHN024) 河南省科技攻關項目(0721002210032)
【分類號】:TP391.41
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,本文編號:1797692
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