首页    365体育在线投注    365bet备用网址    365bet线上娱乐    365betapp下载    bet36体育在线打不开    365日历官网

最新更新
相关文章
主页 > 365bet备用网址 > 文章内容
纺织成像带中图像缺陷的检测方法

作者:365bet亚洲版官方      发布日期:2019-09-25   点击:

纺织成像带中图像缺陷的检测方法
朱瑞雷
[摘要]纤维珐琅检测是计算机视觉技术的重要领域。
人工视觉技术的引入使检测最初手动解决的纤维缺陷成为可能。
当前,常用的纤维缺陷检测方法可以概括为两种方法:使用空间域和频率域的宏观分析。
其中,主要的研究方法是灰度特征法,形态计量学法,小波分析法,高低频滤波法。
纺织品图像的条状部分特性信息不同于正常的纹理特性信息。
对于没有印刷的正常薄纸织物的图像,可以通过几次图像处理实验获得某些特征的特征信息。
具体而言,特定部分的特征能量值大于其他部分的特征能量值,特征相关值太大,特征熵值小,特征对比度值小。另外,带的分形维数特性存在偏差,如果较小,则局部熵函数太大。
使用基于六个特征的设计算法执行自动织物条带提取:能量,相关性,熵,对比度,分数维和局部熵。
在使用这些功能之前,将使用分数差异对图像进行预处理,然后将原始织物图像均匀地分成相同大小的小块。
为每个小块计算灰度匹配矩阵,并从灰度匹配矩阵计算能量,相关性,熵和对比度特性。
结合每个小块的分形维属性值和局部熵属性值,可以通过几个图像处理实验获得特定缺陷的特征属性信息。
基于所获取的一些特征的属性信息,自动提取特征值阈值。
在执行图像处理时,将框投影和多数投票的组合用于自动选择特征值的阈值,并区分部分瑕疵部分和正常纹理部分。
实际的图像处理实验表明,所提出的检测织物图像带的方法相对较快。
此外,检测效果良好。
由于本文档使用自动阈值提取方法,因此理想情况下可以自行应用此方法。
使用分数微分,可以通过合理地改善原始图像的质量来达到减少噪声信息的目的。
因此,在实际的图像处理实验中,可以更适当地使用故障检测能量等功能信息。
本文中提出的算法旨在在带状结构上分布。
如果皱纹的分布过于复杂,则难以实施本文提出的方法。
因此,需要改进该方法,以便可以以多种方式检测缺陷。
特别是,您可以使用更适当的数据训练方法来更好地识别缺陷并找到更好的阈值。
当然,您还可以通过支持向量机或BP神经网络训练适当的数据分类阈值。
这是下一步的重点。
最后,本文通过大量实验结果和数据分析验证了所提出的检测方法的适用性。
[学分]:吉林大学[学年]:硕士学位[学年]:2011[分类号]:TP391。
41
下载全文
更多类似的文献




↑返回顶部 打印本页 ×关闭窗口
365bet体育在线赌博