基于改进Gabor优化选择的布匹瑕疵检测方法

针对传统Gabor优化选择方法用于布匹瑕疵检测时准确率低、鲁棒性差的缺点,提出了改进的优化选择方法,通过瑕疵图像与标准图像Gabor滤波后分块子图均值差平方和的代价函数实现优化选择。设置一组不同方向和尺度的Gabor滤波器并提取标准图像滤波后相关参数,通过改进的优化选择方法实现滤波后瑕疵图像的最优选择,利用迭代式阈值分割对最优滤波后图像进行二值分割,根据分割后图像的像素信息检测是否含有瑕疵并输出瑕疵信息。实验验证该方法,并与传统优化选择方法对比分析,结果表明该方法运算量较少,且检查性能高,可满足在线检测要求。     

基于边缘检测的斜纹布匹瑕疵检测

为了对布匹瑕疵进行快速准确的检测,提出了一种基于边缘检测的新算法。利用布匹图像中瑕疵与正常纹理产生的纹理边缘,将布匹瑕疵作为正常纹理的边缘检测出来。利用Sobel算子的方向性,分别对织物疵点在水平和垂直方向进行增强,计算出RGB图像中水平与垂直方向的梯度后进行边缘检测,通过图像融合和二值化完成最终检测。实验证明,该方法准确性高并且检测速率大大提高。     

基于Faster RCNN的布匹瑕疵识别系统

纺织工业是我国的支柱型产业.在布匹生产过程中,布匹瑕疵是影响布匹质量的关键因素.目前纺织服装生产企业主要通过传统的人工肉眼检测布匹瑕疵,成本高、效率低,且漏检率与误检率高.本研究针对布匹数据集中类别数量不均匀的特点,对数据进行增强.在布匹瑕疵类别识别上,采用Faster RCNN模型,并针对布匹数据集中瑕疵目标小的特点...     

基于级联卷积神经网络的复杂花色布匹瑕疵检测算法

当布匹的背景信息复杂多变时,复杂花色布匹的瑕疵定位与分类较为困难.针对这一问题,文中提出基于级联卷积神经网络的复杂花色布匹瑕疵检测算法.首先,使用双路残差的骨干特征提取网络,在缺陷图和模板图上提取并融合特征.然后,设计密度聚类边框生产器,指导框架中区域候选网络的预检测框设计.最后,通过级联回归方法完成瑕疵的精确定位和分类.采用工业现场采集的布匹图像数据进行训练与预测,结果表明,文中算法的精准率和召回率较高.     

FPGA技术在布匹瑕疵检测系统中的应用

使用FPGA能够开发出功能强大，易于更新维护的图像处理系统，文中介绍FPGA技术在图像处理领域中的典型应用，结合自主开发的布匹瑕疵检测系统。详细阐述了FPGA程序设计中并行算法的设计流程。并通过具体例子，提出了FPGA程序设计过程中需要注意的问题和优化程序，节省逻辑资源的几个方法。     

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。     

经编机布匹瑕疵的在线视觉检测

为实现经编机织布过程中布匹瑕疵的实时检测,提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。离线训练时分别学习有瑕疵和无瑕疵纹理布匹图像,自动求取纹理基元周期和纹理方向,用以构建实用的两方向Gabor滤波器组,进而提取有和无瑕疵图像特征。在线检测时,以离线所构建的Gabor滤波器组分解图像,以离线所求取的参数窗口化Gabor子图,进而提取子图特征并采用特征变化率来代替原始特征的方法以消除光照不均影响。实验表明,该方法可以适应不同纹理布匹检测需求,消除光照影响,布匹检测准确率高达99%,检测一帧（54 pixel×600 pixel）的平均时间为100 ms,实时性和准确性高,可实现经编机布匹瑕疵的在线实时检测。     

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。     

基于深度学习的纹理布匹瑕疵检测方法

布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节, 实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义. 在实际布匹生产过程中, 布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题, 且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征, 加大布匹瑕疵检测难度. 本文提出基于深度卷积神经网络的分类不平衡纹理布匹瑕疵检测方法(Detecting defects in imbalanced texture fabric based on deep convolutional neural network, ITF-DCNN), 首先建立一种基于通道叠加的ResNet50卷积神经网络模型(ResNet50+)对布匹瑕疵特征进行优化提取; 其次提出一种冗余特征过滤的特征金字塔网络(Filter-feature pyramid network, F-FPN)对特征图中的背景特征进行过滤, 增强其中瑕疵特征的语义信息; 最后构造针对瑕疵数量进行加权的MFL (Multi focal loss)损失函数, 减轻数据集不平衡对模型的影响, 降低模型对于少数类瑕疵的不敏感性. 通过实验对比, 提出的方法能有效提升布匹瑕疵检测的准确率及定位精度, 同时降低了布匹瑕疵检测的误检率和漏检率, 明显优于当前主流的布匹瑕疵检测算法.     

基于改进部分卷积的瑕疵布匹图像生成算法

针对工业生产中布匹瑕疵自动化检测模型训练时缺少带瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像数据集的问题,本文提出了一种以改进的部分卷积网络作为基本框架的带瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像生成模型EC-PConv.该模型引入小尺寸瑕疵特征提取网络,将提取出的瑕疵纹理特征与空白mask拼接起来形成带有位置信息和瑕疵纹理特征的mask,然后以修复方式生成带有瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像,另外,本文提出一种结合MSE损失的混合损失函数以生成更加清晰的瑕疵纹理.实验结果表明,与最新的GAN生成模型相比,本文提出的生成模型的FID值降低了0.51;生成的瑕疵布匹图像在布匹瑕疵检测模型中查准率P和MAP值分别提高了0.118和0.106.实验结果表明,该方法在瑕疵布匹图像生成上比其他算法更稳定,能够生成更高质量的带瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像,可较好地解决布匹瑕疵自动化检测模型缺少训练数据集的问题.     

基于特征残差的色织物瑕疵检测

为解决自动织物瑕疵检测算法中,未知花色织物瑕疵检测困难的问题,提出了一种基于特征残差的色织物瑕疵检测方法.首先使用瑕疵织物图像与模板织物图像的瑕疵残差和正常无标注织物图像进行融合,生成新花色瑕疵织物样本;然后改进特征提取网络采用共享权值方法,对瑕疵织物和模板织物提取特征后计算得到特征残差;最后使用ROIAlign方法将全局上下文信息缩放到和感兴趣区域统一大小后进行特征融合,对融合特征进行瑕疵分类和位置回归.实验针对不包含未知花色和包含未知花色的不同测试集分别进行算法测试实验,结果表明改进后的算法能够较好地消除织物花色对检测结果的影响,在不包含未知花色的测试集中精度得到了较大的提升,在包含未知花色的测试集中,瑕疵检测效果依旧保持不错的精度,相较于改进前的通用算法,最终score分别提升了15.4％和16.2％.     

基于可变模板匹配的球化珠光体检测

定量金相是金相学发展的一个重要方向,球化珠光体的检测是珠光体球化评级的先决条件。该文研究了如何利用数字图像处理技术检测金相图像中的球化珠光体。提出了用可变模板匹配的方法来检测球化珠光体,针对珠光体的形态的不同,设计了两种可变模板。然后,用人工神经网络的方法来认别出球化珠光体。实验表明本方法有较好的效果。     

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。     

基于图像距离差的织物疵点检测算法

本文将机器视觉与数字图像处理技术引入到织物疵点检测中,提出了一种织物疵点检测算法——图像距离差算法。该算法可使用户根据织物的类型,自行设置相应的疵点检测控制参数,能够检测出三十多种常见的疵点。实验证明该算法具有识别正确率高,识别速度快等优点。     

基于ButterWorth滤波和EM算法的电子布疵点检测

为了精确定位和分割电子布生产过程中产生的疵点,提出一种基于ButterWorth滤波和EM算法的电子布疵点检测方法。因电子布的背景纹理对疵点检测存在影响,首先采用ButterWorth滤波弱化图像背景纹理信息;再应用高斯混合模型对预处理后的图像进行表征,通过EM算法迭代模型的最优解,对像素进行标记;最后,根据标记结果分离背景与疵点区域,定位并分割疵点。实验结果表明,该方法既能准确定位疵点位置,又能有效保留疵点的细节信息,并且能够检测多种类型的疵点,在疵点检测方面具有一定的参考价值。     

基于SIFT匹配算法的PCB板缺陷检测

图像匹配是PCB板缺陷检测中的一个重要环节,匹配效果的好坏直接影响着系统的检测结果和检测精度;为了取得良好的匹配效果和降低对系统硬件的精度要求,文章采用了SIFT匹配算法来进行图像匹配;首先应用SIFT算法获取匹配结果,然后计算出精确变换矩阵进行像素异或运算,最后运用数学形态学的方法消除边缘噪声;实验结果表明SIFT算法能够对存在畸变的图像取得良好的匹配效果,准确检测出缺陷.     

基于二层自适应正交小波的疵点检测

本文提出了基于二层自适应正交小波的织物疵点检测方法。首先介绍了织物纹理图像的二维正交小波变换．在此基础上借鉴Daubechies小波构造过程，阐明了二层自适应正交小波的构造方法，然后对图象进行二层小波分解。分别比较无缺陷图像与待检测图像二层分解后的纬向和径向子图像，得到纬向和径向疵点信息，最后将两个方向上的疵点信息融合．得到检测结果。实验证明该方法是有效的。     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.