基于Gabor滤波器和HOG特征的织物疵点检测

针对织物疵点检测问题,提出了一种基于Gabor滤波器和方向梯度直方图（HOG）特征的织物疵点检测算法。首先使用3个尺度、4个方向的Gabor滤波器组对织物图像进行滤波,并做融合处理,增强织物图像疵点区域和背景纹理之间的对比度;然后使用双边滤波减弱图像背景纹理和噪声的影响;最后将图像划分成均匀子块,提取每个子图像块的HOG特征,利用图像疵点区域和背景纹理的HOG特征差异进行阈值分割实现织物疵点的检测。实验选取5种常见织物疵点进行验证,并与传统的Gabor滤波算法进行了实验对比,结果表明该算法可以较好的抑制织物背景纹理的干扰,更加准确的检测出织物疵点。     

用于织物疵点检测的最优Gabor滤波器设计

提出一种基于织物纹理特征的最优Gabor滤波器设计方法．分别建立了正常纹理匹配和疵点纹理匹配的Gabor滤波器优化设计模型，并采用小生境遗传算法对两种模型进行求解．通过比较和分析两种滤波器的检测结果发现，由正常纹理匹配模型得到的最优Gabor滤波器更适宜于织物疵点的识别与分割，并且其中心频率与纹理图像功率谱中能量最集中的谐波成分相一致，因而可以极大地缩短求解优化模型所花费的时间．     

基于Gabor滤波器组的实时疵点图像分割

使用Gabor滤波器组进行布匹在线疵点检测与疵点图像分割。通过定义一个分辨力函数和一些合成的疵点图像,对已有的Gabor滤波器组的参数选择方式做出评价,提出了在实时应用场合有效地确定Gabor滤波器组参数的方法。分析指出：Gabor滤波器的实部输出是主要因素;滤波器的方位角仅选取疵点出现得最多的水平和垂直方向,而径向中心频率的选取依赖于纹理本身的固有频率;滤波器的长度也应与纹理的固有周期一致。尽管Gabor滤波器的个数减少到4个以满足实时性要求,但结果表明,滤波器组仍能很好地检测和分割出大多数疵点。     

改进的基于最大熵和Gabor滤波器的织物疵点检测

提出了一种改进的基于最大熵原理和Gabor滤波技术的织物疵点检测方法。采用多通道Gabor滤波算法,取模值特征为输出,利用最大熵分割模值图像,再进行图像融合,最后计算轮廓的周长和面积去除孤立点得到最终检测结果。利用OpenCV算法库,选取了四种具有代表的织物疵点图片进行验证,实验结果表明,该方法降低了计算复杂度、检测速度快、检测效果好、无须事先学习,适用于不同疵点类型的各种检测。     

基于Gabor小波变换的帘子布疵点检测研究

Gabor小波变换已经成功地应用到各种机器视觉实例中,如纹理分割、边缘检测等。给出了一种基于多通道Gabor滤波器技术实现高速实时帘子布疵点检测方法。在多尺度多方向上分别对具有规则纹理结构的织物图像进行Gabor滤波,并对滤波后的多幅子图像进行融合分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现对织物疵点的实时检测。该方法用于帘子布的缺陷检测,具有识别能力强、实时性好等优点,实验结果证明该方法是有效可行的。这种方法也可以用于检测有规则纹理结构的表面及物体。     

织物疵点检测方法研究

本文首先介绍了织物疵点检测的常见方法及优缺点,然后介绍了它们在疵点检测系统中的应用情况,最后进行了总结和展望。     

基于最优Gabor滤波器的织物缺陷检测

织物缺陷的自动检测是纺织行业所面临的技术难题之一。为了对织物缺陷进行快速准确的自动检测，建立了一种基于Gabor滤波器的织物缺陷自动检测方法，即首先根据无缺陷织物的结构特征，应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值；然后将待检图像通过滤波和分割来得到检测结果，同时根据响应矩阵的极小值点来计算缺陷的形状特征。该方法应用于帘子布的缺陷检测的实验结果证明，该方法是可行的和有效的，而且还具有适用性广、识别能力强、检测速度快等特点。     

Gabor小波变换在帘子布疵点检测中的应用

给出一种基于多通道Gabor滤波器技术实现高速实时帘子布疵点捡测方法。在多尺度多方向上分别对具有规则纹理结构的织物图像进行Gabor滤波,并对滤波后的多幅子图像进行融合分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现对织物疵点的实时检测。该方法用于帘子布的缺陷检测,具有识别能力强,实时性好等优点。可以用于检测有规则纹理结构的表面及物体。     

基于离散小波变换的织物疵点检测方法

提出了一种基于离散小波变换的织物疵点检测新方法。首先通过对采集织物图像进行小波变换,然后把子图分割为相互连接、互不交叠的子窗口,计算每个子窗口小波系数的标准差作为特征值,最后对这些特征值再次计算标准差与极差,以此作为依据与正常织物进行比较,实现对织物疵点的检测。通过对不同疵点进行检测实验,证明了该算法是可行有效的,检测的正确率平均可达90%以上。     

基于DSP和图像分割的织物疵点实时检测方法

疵点自动检测是纺织品缺陷在线检测领域的一个研究热点;为满足高速实时疵点检测应用要求,构建了基于TMS320DM642的织物疵点检测硬件系统;该系统由光源与成像、图像采集与实时处理、结果显示与统计分析等部分组成,能充分利用数字信号处理器的高速运算能力,有效提高系统的检测速度;并提出一种基于自适应阈值分割的疵点检测算法,通过增强织物图像灰度直方图波谷对应阈值的检测概率,有效提高了疵点图像的分割准确性;最后,在所建硬件系统平台上利用该算法进行了棉坯布疵点检测实验,疵点检出率达到93.6%;结果表明,本系统可自动实时检测织物疵点,且检出效率高。     

基于Gabor小波和神经网络的布匹瑕疵检测

为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法。该方法通过离线构建Gabor小波神经网络,结合Levenberg-Marquardt算法优化得到最优解,重构无瑕疵的布匹图像,以削弱在线检测时布匹纹理对瑕疵检测的影响,从而能够于在线实时监测过程中凸显布匹瑕疵,最终从融合图像中得到瑕疵区域。通过对霉点、断经、油污、破洞四种常见的布匹瑕疵图像进行检测,表明该方法能够满足对瑕疵的实时分割要求。     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

基于稀疏编码的双尺度布匹瑕疵检测

瑕疵检测是布匹质量控制的重要环节。为了使检测算法具有较高的通用性和检测精度,提出了一种基于稀疏编码的双尺度布匹瑕疵检测算法,综合了大尺度下检测稳定性高和小尺度下检测敏感性高的优点。首先,采用一种小规模过完备字典的训练方法得到大小尺度下的字典;其次,利用检测图像块在字典上的投影提取检测特征;最后,利用距离融合方法综合大小尺度下的检测结果。小规模完备字典的采用以及对大尺度下的检测进行下采样,克服了因引入双尺度而造成计算量太大的缺点。实验采用德国TILDA布匹样本库,实验结果表明,该算法能有效地检测平纹布、格子布、条纹布上的瑕疵,综合检测率达到95.9%,并且计算量适中,能够满足工业实时检测的要求,具有实际应用的价值。     

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。     

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%。     

编织物疵点检测及类型识别

基于编织物常见的几种疵点为研究对象,利用改进的相角变换算法对编织物疵点进行特征提取,并在此基础上利用马氏距离对编织物二值化以实现疵点检测,利用几何数学原理实现对编织物疵点的分类。方法实现简单,相对于以往的编织物疵点检测,不仅使检测出的疵点形状大小更接近疵点原样,又能检测出不易察觉的小疵点,并且对于点、线、块状的疵点检测都有良好的效果,使得编织物疵点类型识别更加容易。