首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于Radon小波低分辨率的织物疵点检测算法
引用本文:朱中洋,肖志云,孙光民,齐咏生.基于Radon小波低分辨率的织物疵点检测算法[J].计算机应用,2015,35(3):863-867.
作者姓名:朱中洋  肖志云  孙光民  齐咏生
作者单位:1. 内蒙古工业大学 电力学院, 呼和浩特 010080; 2. 北京工业大学 电子信息与控制工程学院, 北京 100022
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61364009);国家自然科学基金青年项目(61305026);北京教委科学研究计划资助项目(KM201310005006);内蒙古自治区研究生科研创新资助项目(S20141012806);内蒙古工业大学中青年学术骨干培养计划资助项目
摘    要: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。

关 键 词:疵点检测与识别  四分法  Radon小波低分辨率特征  Gabor滤波器  神经网络  
收稿时间:2014-10-17
修稿时间:2014-11-14

Fabric defect detection algorithm based on Radon-wavelet low resolution
ZHU Zhongyang , XIAO Zhiyun , SUN Guangmin , QI Yongsheng.Fabric defect detection algorithm based on Radon-wavelet low resolution[J].journal of Computer Applications,2015,35(3):863-867.
Authors:ZHU Zhongyang  XIAO Zhiyun  SUN Guangmin  QI Yongsheng
Affiliation:1. College of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot Inner Mongolia 010080, China;
2. College of Electronic Information and Control Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100022, China
Abstract:
Keywords:fabric defect detection and classification  quartering method  Radon Wavelet Low Resolution Characteristic (RWLRC)  Gabor filter  neural network
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号