基于不变矩与神经网络的织物缺陷检测研究 |
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引用本文: | 逄鹏,向洪波,魏喜雯,杨新年.基于不变矩与神经网络的织物缺陷检测研究[J].针织工业,2015(11):69-72. |
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作者姓名: | 逄鹏 向洪波 魏喜雯 杨新年 |
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作者单位: | 黑龙江工业学院 电气与信息工程系,黑龙江工业学院电气与信息工程系,黑龙江工业学院电气与信息工程系,黑龙江工业学院电气与信息工程系 |
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摘 要: | 针对织物表面的非结构化畸变缺陷,提出一种基于不变矩与神经网络相结合的织物缺陷检测方法。首先,利用图像处理的方法对织物图像进行预处理分块;其次,提取待检测织物分块图像的7个不变矩值,通过比较分块变换后的统计特征量,发现缺陷织物与非缺陷织物的统计特征量存在差异;基于该特点,建立BP神经网络,应用织物图像的7个不变矩特征值作为神经网络的输入,通过学习大量样本,获取最佳权值参数,实现对非结构化畸变缺陷的识别分类。试验结果表明,该算法检测的准确率达到80%以上,对破洞的检出率接近100%,能够很好检测织物的非结构化缺陷,有效地满足织物的生产工艺要求。
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关 键 词: | 织物缺陷检测 不变矩 神经网络 分类识别 |
收稿时间: | 2015/6/15 0:00:00 |
修稿时间: | 2015/10/30 0:00:00 |
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