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检测纺织图像中的带图像缺陷的方法

作者:365bet真人开户发布时间:2019-08-27 08:07

检测纺织图像中的带图像缺陷的方法
ShuMizuhoRei
[摘要]光纤釉质检测是计算机视觉技术的重要应用。
人工视觉技术的引入使得解决最初由劳动力手动解决的纤维缺陷检测问题成为可能。
目前,常用的检测织物缺陷的方法可归纳为使用空间和频域的两种宏观分析方法。
其中,主要研究方法有灰色特征法,形态测量法,波浪分析法和高/低频滤波法。
纺织品图像的条带特征信息与普通纹理特征信息不同。
对于非印刷纹理组织图像,一些图像处理实验可以提供特征的一些特征信息。
具体地,某一部分的能量特性值大于其他部分的能量特性值,相关特性的值太大,熵特性的值小,对比度小。此外,尽管带的分形维数特性是极化的,但局部熵特性太大。
设计算法用于基于六个属性执行自动交叉带提取:能量,相关,熵,对比度,分形维数和局部熵。
在使用这些特征之前,使用分数导数对图像进行预处理,然后将织物的原始图像均匀地分成相同大小的块。
计算每个小块的灰度的外观矩阵,并且根据灰度的外观矩阵计算能量特性,相关特性,熵特性和对比度特性。。
通过多次图像处理实验,将每个小块的分形维数的性质值和局部熵特性的值组合起来,得到特定缺陷性质的属性信息。
根据获得的几个特征的属性信息,自动提取特征的值阈值。
当执行图像处理时,框图方法和多数方法被组合以自动选择特征值的阈值并区分正常纹理部分的部分。
实际图像处理实验表明,所提出的用于检测纺织图像的图像带的方法具有相对快的计算速度。
而且,它的检测效果很好。
由于本文采用自动阈值提取的方法,该方法的自适用性也是理想的。
通过使用分数微分,可以合理地改善原始图像的质量,以实现弱化噪声信息的目的。
因此,在实际的图像处理实验中,诸如能量的特征信息可用于故障检测。
本文档中提出的算法适用于分布在条带中的陷阱。
如果褥疮的分布太复杂,本文件中提出的方法将难以实施。
因此,还需要改进该方法以便能够以不同方式检测故障。
具体而言,您可以引入使用更好的数据培训方法的能力,以更好地识别缺陷并找到更好的阈值。
当然,您也可以使用支持向量机或BP神经网络训练适当的阈值来对数据进行分类。
这将是我们下一步的重点。
最后,本文件通过大量实验结果和数据分析来检验所提出的检测方法的适用性。
[学位授予]:吉林大学[渐进年]:硕士学位[颁发年份]:2011年[分类号]:TP391
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