基于频域滤波的织物疵点检测

根据织物纹理和疵点的频谱不同分布,提出了织物疵点检测的新方法。首先在研究织物纹理分类的基础上,通过傅立叶变换获得频谱图像;然后设计频域滤波器抑制正常纹理频谱信息,通过重构灰度图像,把灰度图像分割成若干子窗口;最后将统计子窗口方差作为特征值与设定的阈值比较,从而判别是否存在疵点。实验结果表明该方法是有效的, 检测正确率达到90%以上。     

织物纹理疵点快速检测方法

根据小波在奇异信号分解中的特点,提出了一种疵点快速检测新方法.首先通过对被检测图像进行小波提升分解,获得相应的子图.然后把高频子图分割成若干子窗口,统计子窗口能量的标准差与均值加权和作为提取的特征.最后把高频子图中的特征均值与正常子图特征均值相比较,判断疵点是否存在.实验结果表明,该检测方法能快速有效的检测疵点.     

方向性纹理织物疵点检测方法研究

通过分析方向性织物纹理的特点,提出了一种织物疵点检测新的方法。首先根据正常纹理Hough变换确定织物纹理的纹路方向;然后采用方向性小波对织物纹理图像进行方向性的分解,并在此基础上从分解后的各细节子图中提取子窗口的特征;最后通过BP神经网络进行织物疵点识别。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换;首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果;实验结果证明,文章提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果.     

基于织物结构特征和小波变换的快速疵点检测

给出了一种利用小波为分析工具,基于织物采样图像进行疵点检测的新方法.首先对织物疵点图片进行了奇偶行列采样抽取,得到奇偶两幅子图像并使得图像的总数据变为原来的二分之一,然后再进行小波变换.在进行小波变换时,采用邻域插值,使得紧支撑小波滤波器的系数序列得到缩短,并可以由原来的滤波器系数计算出缩短后的滤波器系数.实验结果表明该方法可以在保证检测效果准确性的同时,大幅减少数据计算量、提升检测速度.     

基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测

为提高织物疵点自动检测的准确度,提出一种基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测算法。以平纹、斜纹织物为研究对象,对织物图像进行傅里叶变换,得到织物图像的频谱图;定位频谱中的特征峰点,提取表征图像灰度、纹理的五个特征值;以正常织物为模板,计算待检图像特征值与模板图像特征值之间的相关系数,确定用于识别织物疵点的阈值,来实现织物疵点检测。实验结果表明:当阈值设定为0.80时,该算法能够实现稀密路、断经、吊经、纬缩、破洞等常见疵点的准确检测。     

基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘检测

基于小波的多尺度织物疵点边缘检测算法只能在水平、垂直和对角方向获取边缘信息,容易造成方向性边缘的丢失。提出一种基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘提取算法,对织物疵点图像Contourlet分解后多个方向上的高频子带系数进行自适应阈值去噪,求取各方向子带系数的模极大值,将高频模极大值系数与低频系数进行反变换,通过直方图统计及去除孤立点的细化方法得到织物疵点边缘。仿真结果表明,该方法得到的疵点边缘信息更加丰富,尤其对棉结等区域类疵点能得到更加逼近疵点真实边缘的检测结果。     

基于二层自适应正交小波的疵点检测

本文提出了基于二层自适应正交小波的织物疵点检测方法.首先介绍了织物纹理图像的二维正交小波变换,在此基础上借鉴Daubechies小波构造过程,阐明了二层自适应正交小波的构造方法,然后对图象进行二层小波分解,分别比较无缺陷图像与待检测图像二层分解后的纬向和径向子图像,得到纬向和径向疵点信息,最后将两个方向上的疵点信息融合,得到检测结果.实验证明该方法是有效的.     

基于二层自适应正交小波的疵点检测

本文提出了基于二层自适应正交小波的织物疵点检测方法。首先介绍了织物纹理图像的二维正交小波变换．在此基础上借鉴Daubechies小波构造过程，阐明了二层自适应正交小波的构造方法，然后对图象进行二层小波分解。分别比较无缺陷图像与待检测图像二层分解后的纬向和径向子图像，得到纬向和径向疵点信息，最后将两个方向上的疵点信息融合．得到检测结果。实验证明该方法是有效的。     

基于Radon小波低分辨率的织物疵点检测算法

针对纺织过程中可能出现的瑕疵问题,提出了一种新的织物疵点分割方法--四分法和织物疵点特征提取方法--Radon小波低分辨率特征(RWLRC)。该算法先将织物图像经过Gabor滤波器预处理,再将预处理之后的织物图像等分成四部分,通过4部分的最大值与最小值确定阈值并分割。将疵点形状的二值图像进行Radon变换并得到特征曲线,应用Mallat塔式分解算法进行特征降维,最后由神经网络进行状态识别和特征分类。实验结果表明,四分法无需与正常织物对照分割,具有自适应性,Radon小波低分辨率特征的特征值只有3维,具有特征维数低、疵点形状描述准确等特点,所提方法可以有效检测与识别缺纬、缺经、油污、漏洞等常见疵点。     

基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法

给出了基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法。在分析Gabor滤波器时频特性的基础上,针对素色坯布织物疵点图像,设计了椭圆形多尺度多方向的Gabor滤波器组,并应用该滤波器组在频域对织物疵点图像进行滤波处理,对滤波后的多幅图像进行融合与分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现了疵点的检测。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于小波提升变换的边缘检测及应用

在分析了小波提升格式的基础上,提出了基于小波提升变换的图像边缘检测新算法.首先,通过小波提升分解获得水平、垂直、对角线细节子图和近似子图.然后,根据子图特性分别采用不同的算子进行边缘检测.最后,利用小波逆变换重构图像.通过在交通车流量检测的实验表明了该方法有效性.     

小波统计法的表面缺陷检测方法

针对铜带表面缺陷的特点,基于小波统计方法设计了对铜带表面缺陷检测的系统.首先把铜带表面图像分为互不重叠的子图像,再把子图像分为多个小波处理单元,对每个小波处理单元进行db4紧支集正交小波一级分解,在此基础上进行HotellingT2统计检测缺陷.最后利用支持向量机进行缺陷分类.实验中将基于小波的统计方法和基于灰度的差影法进行比较,结果证明本文提出的方法识别率高,特别对于用一般算法识别率较低的"起皮"缺陷达到96.7%的识别率.     

Wavelet based methods on patterned fabric defect detection

The wavelet transform (WT) has been developed over 20 years and successfully applied in defect detection on plain (unpatterned) fabric. This paper is on the use of the wavelet transform to develop an automated visual inspection method for defect detection on patterned fabric. A method called direct thresholding (DT) based on WT detailed subimages has been developed. The golden image subtraction method (GIS) is also introduced. GIS is an efficient and fast method, which can segment out the defective regions on patterned fabric effectively. In this paper, the method of wavelet preprocessed golden image subtraction (WGIS) has been developed for defect detection on patterned fabric or repetitive patterned texture. This paper also presents a comparison of the three methods. It can be concluded that the WGIS method provides the best detection result. The overall detection success rate is 96.7% with 30 defect-free images and 30 defective patterned images for one common kind of patterned Jacquard fabric.     

一种新的Gabor优化选择检测算法及应用

针对基于Gabor小波的布匹瑕疵检测运算量大,准确率较低等问题,提出了一种新的优化选择算法,即均值归一化方差算法。布匹瑕疵图像通过多通道Gabor小波;分别计算各通道滤波图像的均值和方差;计算方差与均值的比值,选择比值最大的通道作为优化选择通道。考虑到布匹瑕疵主要表现为经向与纬向瑕疵,因此基于该算法设计了1×2二维Gabor小波布匹瑕疵自动检测系统,降低了运算量,提高了准确率,达到了93%。