基于遗传算法的织物疵点特征选择

 为提高疵点分类的正确率,提出应用遗传算法对织物的疵点进行特征选择。首先提取机织物疵点图像,基于直方图、灰度共生矩阵、灰度差分统计、小波差分统计等描述纹理特征,采用遗传算法对这些特征组成的特征向量进行特征选择,再用支持向量机（SVM）分别对原特征向量和选择的特征子向量进行分类。实验结果显示,织物疵点的平均识别率从原来的89%提高到95%,说明该算法对织物疵点特征选择是有效的。     

基于PCNN的织物疵点识别研究

根据织物表面图像的灰度强度和织物疵点图像的灰度强度的不同 ,运用PCNN对织物疵点进行自动检测。从理论上分析PCNN模型 ,并用其对织物疵点进行特征的提取 ,证明PCNN在自动检测过程中的适用性 ,以及PCNN模型中迭代次数对实验结果的影响。     

基于人工神经网络的织物疵点聚类分析

本文提出了一种基于人工神经网络的织物疵点分类方法。首先利用灰度共生矩阵提取织物疵点图像的纹理特征参数;然后阐述前馈BP神经网络的拓扑结构,并提出该网络的具体训练过程;最后利用人工神经网络对真实织物疵点样本进行分类,实验采用五类织物样本,网络训练完成后得到实际分类的疵点数据,并利用该数据进行织物疵点分类,分类的准确率达到100%,从而验证了该方法的可行性。     

基于改进RefineDet的织物疵点检测

为了实现织物疵点的自动检测与分类,提出了一种基于改进RefineDet的疵点检测方法。首先,将VGG16改为全卷积网络对织物图像特征进行提取;其次,为了获取疵点重要的特征并抑制不必要的特征,在Anchor细化模块(Anchor refinement module, ARM)中加入了注意力机制;为了提高网络的分类性能,在传输连接块(Transfer connection block, TCB)中加入了SE模块(Squeeze and excitation, SE);最后,目标检测模块(Object detection module, ODM)将检测的结果回归到准确的目标位置,并预测疵点的类别,对疵点进行定位。结果表明：本文算法对孔、污渍、纱疵和线状4种类别织物图像的均值平均精度mAP达到了79.7%,比传统RefineDet检测方法均值平均精度提高了5.0%,具有良好的分类和定位效果。     

基于图像线灰度和BP神经网络的织物疵点检测

探讨织物疵点自动检测的方法。通过对4种常见织物疵点的图像进行线灰度曲线分析和处理,提取疵点图像的特征值,送入BP神经网络进行识别,从而实现织物疵点的检测。试验结果表明,该方法取得了较好的检测效果,织物疵点识别率达到93%以上。认为,此法能够有效识别出织物中的几类常见疵点,应进一步研究,以提高其识别准确率。     

纬编光坯织物疵点图像的特征量提取

针对纬编光坯针织物中存在的不同类型疵点,使用Photoshop和MATLAB软件对其疵点的扫描图像进行预处理,以检测传统的织物疵点。然后通过对色点、玷污、破洞、粗纱等几种疵点图像进行分析和处理,最终得出常见的针织物疵点图像的特征量提取方法。实验结果表明,对于不同类型的疵点,可通过不同的处理方法来获得较佳的结果。     

基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点检测

针对织物表面疵点自动图像检测问题,提出一种基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点提取方法,该方法使Gabor滤波函数的比例伸缩尺度随中心频率而变化。用Gabor尺度变换的3个尺度和4个方向的滤波器组分别与正常和待识别的疵点织物图像进行卷积,提取正常与异常织物纹理特征,从而得到偏差图像。再对偏差图像进行融合,使织物疵点突显出来。最后通过阈值处理检测出织物疵点。对缺经、缺纬、经纬交错和油污4种常见织物缺陷的实验结果表明,这种方法是有效的。     

基于信息熵的喷水织机织物疵点检测

为实现喷水织机织物上疵点的有效检测及疵点准确定位,本文提出一种基于二维信息熵的特征显著图的疵点检测方法。将待检测织物图像使用改进的同态滤波进行预处理,改善图像因光照不均对疵点检测产生的影响;利用图像基元信息熵与图像纹理的关系引入二维熵来反映图像纹理的空间分布,计算每个重叠的图像基元的信息熵,并把该熵值作为中心像素的灰度值,经归一化后生成一幅特征显著图;最后对显著图进行阈值分割得到疵点的轮廓,同时通过显著图得到径向投影差分序列对织物图像进行疵点判别。结果表明,本方法能够有效地抑制织物中重复的纹理背景,突出疵点部分,实现疵点区域的准确定位。     

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。     

基于小波特征和SVM的织物疵点识别

针对常见织物疵点具有方向性,利用传统空间域特征识别方法不能有效定位局部疵点区域且当样本较少时分类率低的问题,为有效定位疵点且提高分类率,提出了水平和垂直方向上小波域特征,利用能有效解决小样本分类问题的支持向量机进行分类识别;并对利用图像灰度共生矩阵特征及小波域特征的分类结果进行了比较。仿真实验结果表明,所选特征不仅能对织物疵点区域进行水平和垂直方向上的定位,而且得到了较高的正确分类率。     

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。     

基于机器视觉的帘子布疵点智能识别技术

针对帘子布疵点图像特征,提出了将小波变换和人工神经网络技术应用在帘子布疵点检测的方法。该方法是在融合图像灰度的基础上,经小波变换后再提取分解子图像的特征值,利用BP神经网络进行图像分类。实验结果表明,对帘子布常见疵点如油污、破洞、断经、断纬等能比较准确地识别。     

采用Gabor滤波簇和等距映射算法的织物疵点检测方法

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。     

基于BP神经网络织物疵点检测识别

根据疵点的特征对简单的织物疵点进行识别,先采用直方图均衡化、小波分解、二值化等方法对织物图像进行一系列的预处理,然后提取出织物疵点的特征值,再利用3层BP神经网络对织物疵点进行训练识别分类,试验结果表明识别率达95％。     

基于小波神经网络的帘子布疵点智能识别技术

针对帘子布疵点图像特征,提出了将小波变换和人工神经网络技术应用在帘子布疵点检测上.在融合图像灰度的基础上,经小波变换后再提取分解子图像的特征值,利用BP神经网络进行图像分类.结果表明:对帘子布常见疵点如油污、破洞、抽经、断纬等能比较准确地识别.     

自适应局部二值模式算法及其在织物疵点检测中的应用

为了能够准确地提取不同纹理的特征,提出一种新的纹理特征提取方法,自适应局部二值模式为不同纹理特征创建相应的主要概率模式子集,避免了均匀局部二值模式使用同一模式集描述不同纹理结构而导致的描述不准确问题.在该算法基础上构建一种新颖的织物疵点检测算法,使用本文提出的特征提取方法获取无疵点织物图像特征并确定疵点判断阈值,然后将待检测织物图像分割为大小相同的检测窗提取特征后,与阈值比较以判断是否为疵点区域.实验证明此算法不仅保持了传统LBP的旋转不变、多分辨率等特点,而且疵点检测结果在视觉上更加细腻、误检率更低、适用范围更广.     

织物疵点自动检测技术的研究进展

介绍了织物纹理特征的提取算法、疵点分类方法和织物图像处理的硬件平台.在分析了各种算法的优点和缺点的基础上,提出了将织物疵点的检测分为粗检和细检两个过程的新思路,既可满足快速性的要求,又具有广泛的适应性.     

基亏小波神经网络的帘子布疵点智能识别技术

针对帘子布疵点图像特征,提出了将小波变换和人工神经网络技术应用在帘子布疵点检测上。在融合罔像灰度的基础上,经小波变换后再提取分解子图像的特征值,利用BP神经网络进行图像分类。结果表明：对帘子布常见疵点如油污、破洞、抽经、断纬等能比较准确地识别。     

基于曲线拟合的织物疵点检测方法

由于以CCD数字摄像机获取的图像质量易受光照、噪声及组织纹理等因素的影响,使织物图像疵点分割成为织物疵点检测的难点,提出一种基于曲线拟合的疵点检测方法。利用线扫描方式逐行获取图像信息,采用最小二乘拟合方法削弱疵点信号对所获图像信号的影响,从而将拟合曲线作为标准无疵点的参照与原始图像信号相减,得到疵点信息。运用LabVIEW编程工具,选取了疵点织物图像进行测试验证,结果表明,本方法对常见的织物疵点具有快速、准确的分割结果。     

基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测

探讨基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测技术。为准确检测织物疵点,采用小波变换对预处理后的织物图像进行分解,小波分解后不同的子图像反应了织物的不同细节信息,从小波分解后的水平细节子图像和垂直细节子图像中提取特征参数,特征参数的提取采用灰度共生矩阵法,将提取到的特征参数送入训练过的BP神经网络,进行检测疵点,达到疵点织物融合、形态学和阈值处理并显示疵点的目标。实验证明:该方法行之有效。认为:寻找更适合的方法提取更有效的特征值和改进神经网络可以提高识别效率。