采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

一种基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法

根据织物图像纹理自身特点,从图像纹理的方向性入手,提出了基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法.通过对不同方向性织物疵点图像检测实验,证明本文提出方法对具有方向性的斜纹类织物疵点检测具有较好的有效性和可靠性.     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较,疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特征。利用二维连续小波特征,能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析,确定出最优的变换尺度和旋转角度,并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

基于方法库的织物图像疵点检测

为准确检测织物在生产过程产生的疵点,提出一种基于改进的Gabor滤波方法、数学形态学处理法和多尺度小波检测的方法库的系统检测法.首先采用改进的Gabor滤波方法,选出最优滤波结果,进行高斯平滑,确定正常织物图像的两个阈值门限,进而分割出织物的疵点图像;其次采用数学形态学处理法对织物图像进行检测;最后采用多尺度小波检测的方法,检测最终结果.由于织物的纹理不同,在生产过程中产生疵点的种类众多,算法采用级联检测,保证了检测疵点的准确有效性.试验证明,所提出的算法检测结果较好,能准确定位疵点的位置.     

一种方向性纹理织物疵点的检测方法

首先,利用Hough获取织物的纹理主方向及其正交方向,由Gabor滤波器沿着这两个方向分别进行滤波,取模值图像为输出;然后,应用最大熵对两个输出模值图像进行二值化分割,融合这两个分割后的图像并进行形态学处理和去除孤立点;最后,得到疵点图像检测结果.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:该方法针对不同纹理方向的织物都有良好的检测效果,且滤波器数量少,无需事先学习.     

基于Labview的针织物疵点检测

介绍一种基于Labview的针织物疵点检测系统与方法.其采用Labview软件并结合Matlab编程,首先对采集的针织物图像进行中值滤波和二值化处理,接着采用db小波分解图像,最后对分解后的经向和纬向纹理子图像分别提取特征值,由此检测和识别疵点.实验结果表明此方法可以有效地检测平针、罗纹和双罗纹针织物的常见疵点.     

基于多尺度下LBP和PSO的织物瑕疵检测方法研究

针对丝织品疵点纹理与正常情况下织物纹理特征的不同,提出一种多尺度下LBP和PSO结合的织物疵点检测算法.首先对织物图像进行非线性的金字塔多尺度分解,再对各尺度图像提取对光照和旋转具有不变性的LBP特征,在此基础上,利用PSO的快速收敛特点计算各分块的LBP直方图的差异确定出疵点位置.实验结果表明,提出的方法具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的织物疵点检测

本文基于小波变换原理进行织物疵点检测。使用DH-SV 1410FM数字相机采集平纹坯布图样,应用中值滤波和Laplacian算子对图像做去噪和锐化处理。采用Mallat算法对预处理后的图像进行小波分解,分别提取经纬子图的能量、方差、熵、逆差距和极差等特征值,并对提取的特征值进行归一化处理。实验结果表明,疵点使织物图像在经纬方向上产生了不规则的纹理走向,不同类疵点图像的特征值归一化曲线在疵点处有明显的变化。该研究对判断织物是否有疵点的存在、判断疵点的大致走向和确定疵点的位置具有一定的参考价值。     

基于改进Radon变换的纬编针织物线形状疵点检测

提出了一种针对纬编针织物疵点形状特征的检测方法.根据纬编针织物部分疵点在图像上灰度差异较小,却呈线形状分布的特点,引入线检测的方法,使用Radon变换定位疵点的位置.同时,结合使用边缘检测方法来改进Radon算法,以找出线段形状疵点的位置与长度,并通过自相关系数的计算来确定拟合出疵点的宽度.试验表明,基于Radon变换的检测方法可以有效地检测出漏针、花针、直稀路、横路等纬编针织物线形状疵点.     

基于灰度共生矩阵和稳健马氏距离的织物横档类疵点检测

在分析横档类疵点纹理特点的基础上,提取织物纹理图像的灰度共生矩阵单特征值--对比度.利用最小中值平方估计的快速算法,获得正常织物纹理训练样本的稳健马氏距离,并应用契比晓夫不等式确定在一定置信度条件下判断待检织物为疵点的马氏距离的阈值.对8种不同纹理结构、织物密度和纱线线密度的织物进行了横档类疵点的检测,在90%置信度下,可检出90%以上的横档类疵点,误检率为3.28%,检测效果较好.     

基于计算机视觉的织物疵点自动检测

用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进行检测识别.实验结果表明,用这种方法识别织物疵点,识别率可达到98%.     

基于光度立体技术的地板疵点检测方法

不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度;为此提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分类器对图像分类。对表面光滑的LC11软木地板疵点进行一般的阈值分割算法处理即可;对于表面粗糙的荔枝纹pvc运动地板预先进行平滑滤波、FFT处理,再通过阈值分割等算法处理。试验结果表明,这种疵点检测方法可以较好地满足对两类地板疵点的检测。     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

基于机器视觉的布匹色差在线检测系统

针对目前人工检测劳动强度大、准确率低,在线检测图像尺寸大、处理速度慢等问题提出布匹色差在线检测算法.将采集到的布匹图像进行边缘处理,去除图像的黑边;利用图像金字塔技术降低图像尺寸;结合色差计算公式和直方图交叉法计算布匹的左、中、右色差波动图和合格率.为使用方便,设计基于机器视觉的布匹色差在线检测系统,利用布匹色差在线检...     

基于光度立体技术的地板疵点检测方法研究

不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度,为此我们提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分类器对图像分类。对表面光滑的LC11软木地板疵点进行一般的阈值分割算法处理即可;对于表面粗糙的荔枝纹pvc运动地板预先进行平滑滤波、FFT处理,再通过阈值分割等算法处理。试验结果表明,我们提出的这种疵点检测方法可以较好地满足对两类地板疵点的检测。     

基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测

为了改善传统算法通用性不强、计算量较大的缺点,提出了基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测算法。采用稀疏编码来训练得到特征提取的过完全字典,使得不同种类布匹纹理的特征选取具有充分的灵活性。利用布匹图像在字典上的投影代替稀疏表达作为特征,提高了特征的鲁棒性,有效地减小了算法的计算量和时间复杂度。最后,根据待检测图像块特征和标准之间的距离,得出检测结果。对德国TILDA样本库的实验结果表明,该方法得到的特征更加的稳健,对不同种类布匹的适应能力更强,检测时间更短,对比其他算法的检测率也有明显优势。     

织物疵点轮廓的计算机提取算法

提出一套新的织物疵点轮廓提取算法,可简单快速地提取织物图像中已确定位置的疵点轮廓.采用"去纹理算法"去掉织物的图像纹理,提出"平均并色法"去掉疵点周围的背景并用扫描法提取疵点形状建立适合后续处理的数据模型;用方向判断法分析疵点内部与背景色颜色一致的点是否需要去除,建立疵点轮廓的环型数据模型供后续疵点的相关进行分析,并建立疵点轮廓逐行数据模型供后续平移、放缩、翻转等处理.通过实例得出该套算法适用范围广,可高速准确地自动提取织物疵点轮廓.     

布匹疵点检测多机任务并行处理平台的构建

针对布匹疵点检测算法复杂度高、实时性差等问题,提出一种以多台计算机并行处理为基础的布匹疵点检测平台的构建方案.首先,改进多处理器硬件体系为松耦合方式;然后,根据图像处理算法一般流程,抽象出图像处理模型,并依据模型将处理算法以任务的形式进行分解、封装;最后,通过构建简单实用的用户数据报协议,将任务传输给相应的客户端进行解析处理.结果表明:平台切实可行,检测算法得到显著的加速.     

图像处理用于织物疵点自动检测的研究进展

织物疵点自动检测、代替传统的人工检测方法是纺织品质量控制和管理的重要环节，同时又是纺织自动化的重要标志之一，基于图像处理的织物疵点检测，主要是通过图像分析，从图像中发现与正常纹理不同的部分，这方面的研究一直在持续，新的方法不断出现，但较为成熟的检测系统较少，开发适合我国纺织业的织物疵点自动检测系统，具有深远意义。     

基于Wold纹理模型和分形理论的织物疵点检测

应用基于Wold纹理模型,从织物纹理中提取非确定性随机结构.通过正常纹理和疵点纹理中随机结构的表面维分形特征曲线比较,以距离为判别标准定位疵点.几种典型织物疵点的分析表明,基于Wold纹理模型和分形理论的分析方法能准确地检测出织物表面的多种疵点.