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为提高织物疵点检测率,将Gabbor滤波法与等距映射方法进行融合,克服疵点检测过程中存在的问题。首先用由3个尺度和5个方向组成的15个Gabor滤波器簇对织物疵点图像进行滤波,减少疵点图像光照不均和对比度低的影响;然后将滤波图像划分成面积相等且互不重合的邻域,并从邻域中提取高维特征向量。采用等距映射方法对高维特征向量进行降维,剔除高维特征中冗余信息,强化分类器拟合能力;再用低维嵌入模型提取新增样本低维特征向量,用于概率神经网络分类器分类,检测是否存在疵点;最后用2种不同纹理的织物进行检测实验。结果表明,本文方法能有效提高疵点的检测精度。 相似文献
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针对经编织物疵点自动检测问题,提出了一种新的基于最优Gabor滤波器的经编织物疵点检测方法。具体可分为学习阶段和检测阶段;在学习阶段,对于无疵点的经编织物图像构造可调制的二维Gabor滤波器,采用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对Gabor滤波器的参数进行优化,得到与无疵点的织物图像纹理特征最匹配的Gabor滤波器参数;在检测阶段,由学习阶段得到的最佳参数构造Gabor滤波器,用该滤波器对待检测织物图像进行卷积处理,然后再对得到的卷积图像进行二值化处理,最终识别出待检测织物是否有疵点存在。结果表明,该方法的检测率可以达到96.67%,具有很好的稳定性和鲁棒性,适合应用于工业生产。 相似文献
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基于Gabor滤波器的织物疵点检测 总被引:2,自引:0,他引:2
从疵布结构纹理模型出发阐述Gabor滤波器疵点边缘增强原理。根据织物特征设计织物自适应Gabor滤波器,确定Gabor滤波器的中心频率。再利用设计好的Gabor滤波器对方向性特征畸变织物疵点进行增强,并通过阈值处理完成疵点边缘检测。实验证明,织物自适应Gabor滤波器对方向性特征畸变疵点具有良好的边缘增强效果,可以突出织物纹理的能量,抑制疵点纹理的能量,同时该算法的最高检测速度可以达到7m/min。 相似文献
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本文提出了一种基于Gabor小波变换的运动织物疵点三维检测的方法,此方法通过采用SFS(Shape FromShading)算法为基础,从单张图像中获取疵点的三维信息,采用的Gabor小波变换方法实现了空间域和频率域的最佳定位,使得疵点图像被增强,正常纹理图像被减弱,从而可以提取图像疵点的局部细微变化特征,为获取更加准确的疵点三维信息和实时在线检测织物提供了很大帮助。实验结果表明此方法可以有效的获取织物疵点的三维形貌且简单快捷,误差较小,能达到实时性的要求。 相似文献
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针对于断纱、缺纱、穿错、粗纱等这类结构型织物疵点,由于其具有灰度跳变不明显、疵点面积小的特征在疵点检测过程中难以检测这一问题,本文结合织物图像自身的纹理特征及结构型疵点的方向性特征,创新性地提出基于方向灰度积分曲线特征的织物疵点检测方法,将二维织物图像的疵点检测转化为对一维灰度积分曲线特征的分类识别。该方法通过对输入的图像提取垂直水平方向灰度积分波形曲线,并对积分曲线提取了包括平均值、方差、能量等14个波形特征,然后利用可优化SVM分类算法对提取特征进行疵点判别。通过对漏针、断纱、并经、粗纱等疵点进行检测试验,结果表明,本文提出的疵点检测方法不仅对检测灰度跳变较小的结构型疵点具有较好的检测效果,检测准确率达到了94.34%,而且检测速度快,可以满足实时检测的速度要求。 相似文献