“衣、食、住、行”是人類生存的四大基本要素,其中“衣”自古以來都是排在第一位的。所以,在我國(guó)傳統(tǒng)行業(yè)中,紡織行業(yè)一直是我國(guó)的支柱性產(chǎn)業(yè)和重要民族生產(chǎn)業(yè),而織物產(chǎn)品的質(zhì)量問題也關(guān)系到紡織企業(yè)的命脈。因此,對(duì)紡織品質(zhì)量的監(jiān)控與檢測(cè)是企業(yè)生產(chǎn)過程中必不可少的環(huán)節(jié)。在紡織企業(yè)的生產(chǎn)過程中,傳統(tǒng)人工織物疵點(diǎn)檢測(cè)的方法不僅耗費(fèi)大量人力,還存在檢測(cè)效率低下、準(zhǔn)確率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、成本高等弊端。近年來,隨著計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)的興起與廣泛應(yīng)用,對(duì)織物疵點(diǎn)檢測(cè)的研究已成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。本文運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)織物疵點(diǎn)檢測(cè)的若干問題進(jìn)行研究,以達(dá)到提高織物疵點(diǎn)檢測(cè)效率的目的。針對(duì)織物狹小疵點(diǎn)檢測(cè)困難問題,本文以圖像處理技術(shù)為背景結(jié)合圖像的稀疏表達(dá)方式,采用FCM聚類方法進(jìn)行檢測(cè)。其基本思想是將織物檢測(cè)模型分為學(xué)習(xí)模塊和實(shí)時(shí)檢測(cè)模塊,把無疵點(diǎn)的織物樣本庫(kù)輸入學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行學(xué)習(xí),把含有疵點(diǎn)的樣本輸入實(shí)時(shí)檢測(cè)模塊與學(xué)習(xí)好的樣本進(jìn)行對(duì)照,通過調(diào)節(jié)閾值來分割出殘缺圖像,以達(dá)到檢測(cè)目的。針對(duì)織物疵點(diǎn)顯著性特征檢測(cè)問題,本文提出一種基于Gabor濾波簇的非均勻增量式LLE檢測(cè)算法。Gabor小波在時(shí)域和頻域具有較好分辨能力的特性,能有效地提取圖像多尺度下的局部方向特征。然后,對(duì)提取后的高維特征采用非均勻增量式的監(jiān)督LLE算法進(jìn)行降維,再采用F-KNN算法進(jìn)行分類,最后得到疵點(diǎn)識(shí)別結(jié)果。該方法較LLE算法、有監(jiān)督的LLE算法在檢測(cè)準(zhǔn)確率上有明顯的提高,并在一定程度上縮短檢測(cè)時(shí)間。針對(duì)圖像邊緣提取中間斷點(diǎn)多、不光滑問題,本文采用三次B樣條小波作為濾波器,用小波變換的方法從全局的角度改善邊緣間斷問題,再結(jié)合小波變換基于模極大值的方法對(duì)非極大值抑制,最后采用K-means++聚類自適應(yīng)雙閾值方法對(duì)圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè),該方法提高了邊緣的定位精準(zhǔn)率。
【學(xué)位單位】：武漢紡織大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TS107;TP391.41
【部分圖文】：

原緯向缺陷的織物樣本

圖 2.3 緯向缺陷織物樣本檢測(cè)結(jié)果對(duì)緯向織物疵點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果如圖 2.3 所示，基于深淺程度不同的背景，該檢測(cè)模型能精確定位疵點(diǎn)所在區(qū)域；檢測(cè)模型對(duì)清晰程度不同、疵點(diǎn)大小與形狀都不相同的疵點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果較精確，檢測(cè)性能表現(xiàn)良好。2.2.2 經(jīng)向織物疵點(diǎn)的檢測(cè)

原經(jīng)向缺陷織物樣本
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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4 王興;馮子亮;;基于自適應(yīng)初始值的FCM聚類圖像分割[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年03期

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3 王鶴翔;基于小波變換和SVM的織物疵點(diǎn)檢測(cè)與分類[D];東華大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：2837361