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1.
基于匹配Gabor滤波器的规则纹理缺陷检测方法   总被引:14,自引:2,他引:12  
许多工业产品表面纹理都可以被认为是由基本纹理单元在空间按照一定的规则进行排列组合的结果,但由于各种原因,这些有规则纹理图象经常出现的一些缺陷,因而检测这些有规则纹理图象的缺陷是机器视觉检测的重要内容,为了对这种缺陷进行有效地检测,在对这类纹理图象进行功率谱分析的基础上,根据人眼的视觉原理,设计了两类匹配Gabor滤波器,即正常纹理匹配Gabor滤波器和缺陷纹理匹配Gabor滤波器,前者能够突出正常纹理,抑制缺陷纹理,而后者恰恰相反,在将这两类滤波器用于规则纹理图象缺陷的自动检测时,均获得了良好的检测精度和速度。  相似文献
2.
基于阴影恢复形状的起皱织物表面形态重建研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
阴影恢复形状算法是计算机视觉中的一个重要研究课题 ,该算法应用于织物三维表面重建 ,为客观评价织物起皱等级奠定了基础 .提出了一种新的阴影恢复重建算法 ,并阐述了该算法的实现步骤和计算方法 .先利用合成图象对算法进行迭代计算并验证 ,获得了较为准确的重建图象 ,然后再结合真实模板进行重建 ,重建准确度较高 .同时说明了该算法可应用于真实织物的表面重建之中 ,并可从获得的织物三维轮廓数据中提取特征值 ,实验表明 ,这些特征值均可从不同侧面表征织物的褶皱程度 ,特征值与织物的褶皱程度基本呈线性相关  相似文献
3.
本文提出一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络,用于织物起皱等级评定。首先利用减法聚类方法确定模糊神经网络的结构,再结合模糊推理系统进行模式识别,并详细介绍其基本原理和学习算法,最后引入四种起皱特征参数对真实织物进行验证,实验表明该方法是有效、可行的。  相似文献
4.
基于多分形特征参数的织物瑕疵检测   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
深入分析了计盒法在估算分形维数上存在的问题并结合织物纹理固有的特点,提取了4个新的分形参数,利用由它们组成的特征向量并使用欧式距离检测器对7种具有不同纹理背景的织物进行了瑕疵检测。测试结果表明,在一定的阈值范围内,实际的误警率和漏检率可以同时控制在10%以内,有力地证实了所提取的分形特征参数的有效性。  相似文献
5.
织物表面折皱的小波分析与自组织神经网络等级评定   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提取较为精细的图像信息,引入了多尺度2维小波分析织物的表面折皱。织物图像首先经过高斯滤波,再利用小波变换分解并从中提取高频信息,然后结合4种表征织物折皱的特征参数,计算不同折皱等级模板的特征值,通过分析特征值与折皱等级的相关系数,表明这4种特征参数可以作为模式识别的输入量;最后采用Kohonen自组织神经网络客观评定织物的折皱等级,自组织神经网络将不同等级的织物折皱模板进行分类,并以此为依据,确定26种不同织物类型的折皱等级。为了定量描述评定结果,通过计算客观评定与主观评定结果的相关系数,验证该方法的可行性。  相似文献
6.
为实现快速和有效的织物瑕疵自动检测,提出了一种基于时间序列而不是图像的功率谱纹理分析方法.依据Burg auto regressive(AR)算法估计得到谱数据,从中提取能够反映纹理周期和取向等特点的特征,并首次采用支持向量数据描述模型来检测织物瑕疵纹理.对包含多种疵点的若干织物样本的检测结果表明,依照本文所述方案能够在保持较低的误譬率前提下达到较高的疵点栓出率,证明了所述方案的可行性.  相似文献
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