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基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测
引用本文:李鹏飞,杜莹萍,张缓缓,景军锋. 基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测[J]. 棉纺织技术, 2014, 42(10)
作者姓名:李鹏飞  杜莹萍  张缓缓  景军锋
作者单位:西安工程大学,陕西西安,710048
基金项目:国家自然科学基金项目,陕西省教育厅专项
摘    要: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。

关 键 词:小波变换  BP神经网络  灰度共生矩阵  疵点检测  特征值

Fabric Defect Detection Based on Wavelet Transform and BP Neural Network
Li Pengfei,Du Yingpeng,Zhang Huanhuan,Jing Junfeng. Fabric Defect Detection Based on Wavelet Transform and BP Neural Network[J]. Cotton Textile Technology, 2014, 42(10)
Authors:Li Pengfei  Du Yingpeng  Zhang Huanhuan  Jing Junfeng
Abstract:
Keywords:Wavelet Transform  BP Neural Network  Gray-level Co-occurrence Matrix  Defect Detection  Characteristic Value
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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