基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法

提出了一种基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法。该算法首先对样本织物图像进行均值下采样处理,淡化和消除背景纹理对织物疵点检测的影响,然后将均值下采样处理后的图像经Frangi滤波器进行滤波,从而增强织物疵点部分以利于疵点的分割,最后对Frangi滤波后的图像进行阈值分割,分割出织物疵点部分。采用该算法对6种纹理织物进行处理,检测出26种疵点,92%的疵点能被准确的检测和定位,误报率为8%,检测效果较好。     

织物疵点图像边缘检测算法研究

阐述了一阶、二阶微分，Canny和基于小波等多种图像边缘检测方法，并对织物疵点图像进行了边缘检测，分析了各种方法在图像边缘检测应用中的优势和缺陷，结果表明，Canny和小波检测算法对织物疵点图像的边缘检测能够得到满意的效果，提供了较好的织物疵点边缘检测的途径。     

织物疵点自动检测方法及应用进展

织物疵点是影响织物价格的重要因素,一直以来都备受关注.随着科学技术的发展,对智能化需求的提高,织物疵点的自动检测成为纺织行业的热门话题.织物疵点自动检测系统在市场上已经有了较为成熟的产品,国内的主流方式仍为机下检测,对平整布面检测效果较好.根据图像处理的方法可将检测算法分为结构法、统计法、频谱分析法、基于模型的方法、基...     

应用Gussian回代交替方向图像分解算法的色织物疵点检测

针对传统的人工织物检测方法效率低,稳定性差,处理速度慢的问题,提出了基于Gaussian回代交替方向(ADMG)图像分解的色织物疵点检测算法。首先对疵点织物进行直方图均衡化的预处理操作,以减少织物背景纹理信息对织物疵点检测产生的影响。然后采用总方差范数与Sobolev空间中的半范数相结合的Gaussian回代交替方向的图像分解算法,将色织物图像分解为疵点部分u和纹理部分v。最后,应用二维Otsu阈值方法将图像的疵点部分u分割,识别织物图像上的疵点。实验结果表明:通过基于ADMG图像分解算法对包括星型、方格型和圆点型在内的色织物图像疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

基于稀疏优化的织物疵点检测算法

为提高稀疏表示方法对织物疵点的检测精度,提出了基于稀疏优化的织物疵点检测算法。首先,利用L1范数最小化从待检织物图像中学习出自适应字典库,用该库对织物图像稀疏表示,进而计算出稀疏表示系数矩阵;然后,对系数矩阵进行优化处理,采用字典库及优化系数矩阵对织物图像稀疏重构;最后,将重构图像与待检织物图像相减生成残差图像,用最大熵阈值方法对残差图像分割,定位出疵点区域。实验结果表明,本文算法所重构图像准确表示了正常织物纹理,相比已有检测方法具有较高的疵点检测精度。     

应用方向梯度直方图和低秩分解的织物疵点检测算法

织物疵点检测是织物表面质量控制的关键环节。基于方向梯度直方图(HOG)和低秩分解,提出一种有效的织物疵点检测算法。首先,将织物图像划分为大小相同的图像块,提取每个图像块的HOG特征,并将图像块特征组成特征矩阵,针对特征矩阵构建有效的低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,生成低秩阵和稀疏阵;最后采用改进最优阈值分割算法对由稀疏阵生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。实验结果表明,低秩分解能有效实现织物疵点的快速分离,与已有方法进行对比,本文方法能显著提高复杂织物纹理图像的疵点检测性能。     

纹理织物疵点窗口跳步形态学法检测

针对纹理织物疵点自动检测时因生产速度快造成的织物抖动以及检测速度难以匹配问题,提出窗口跳步形态学法纹理织物疵点检测算法。使用该算法对图像进行窗口分割及预处理后,首先对纹理织物图像的纹理特征进行分析,然后设计形态学算子进行腐蚀操作,最后使用连通域分析来确定疵点大小及位置。仿真实验及工厂实际应用表明,该算法可有效克服工业生产中纹理织物抖动造成的图像明暗不均,可检测出纹理织物中存在的破洞、经纬疵点、污渍、断线、折痕和结头等各种疵点,而且检测速度明显优于快速傅里叶变换特征点算法以及传统形态学检测算法。实时检测速度超过80 m/min,疵点检测精度为0.1 mm,满足实际生产需求。     

基于局部统计与整体显著性的织物疵点检测算法

由于织物疵点类别较多及图像纹理多样化,为了能更有效检测织物疵点,本研究结合局部统计特征与整体显著性分析,提出一种新的织物疵点检测算法。首先将图像分为大小相同的图像块,采用局部二进制模式和灰度直方图分别提取图像块局部统计特征;其次针对每个当前图像块,随机选取K个其它图像块,分别计算局部二进制模式统计特征对比度和灰度统计特征对比度,完成基于上下文整体显著性分析生成视觉显著图;最后采用基于迭代最优阈值分割算法对显著图进行分割,得到织物疵点检测结果。实验结果表明,该算法综合了局部统计特征和整幅图像的上下文信息,可显著突出织物疵点区域,实现对织物疵点的有效检测。     

机械图像处理技术在织物疵点检测中的应用

提出了一种基于机械图像处理技术的织物疵点检测新方法.首先对采集的织物图像进行小波变换,对增强后的疵点图像采用最佳阈值分割和形态学运算,最后对织物疵点进行边缘检测.比较表明,新方法优于经典的边缘检测方法,对织物疵点边缘检测更为有效.     

基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测

为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方图动态数据分配权重和像素,减少寻求中位数的时间来有效地缩短检测时间,提高了执行速度;然后采用K-means算法对滤波后的织物图像进行聚类,计算织物图像疵点和非疵点的聚类中心,进而实现图像疵点区域的分割。实验结果表明,该方法可有效地检测出方格、点形、星形、平纹、斜纹等多类型纹理织物的疵点,并显著提高检测速度。