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基于自适应形态学滤波器的布匹瑕疵检测算法
引用本文:李刚,杨欣,唐庭阁,费树岷.基于自适应形态学滤波器的布匹瑕疵检测算法[J].吉林大学学报(信息科学版),2012,30(2):157-163.
作者姓名:李刚  杨欣  唐庭阁  费树岷
作者单位:1.南京航空航天大学 自动化学院,南京210016;2.东南大学 自动化学院,南京210016
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60905009);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20093218120015);南京航空航天大学基本科研业务费专项科研基金资助项目(NS2010081)
摘    要:针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择
定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。

关 键 词:重建结构元素  形态学滤波  自适应阈值选择  瑕疵检测  
收稿时间:2011-11-22

Fabric Defect Detection Based on Adaptive Morphological Filter Algorithm
LI Gang , YANG Xin , TANG Ting-ge , FEI Shu-min.Fabric Defect Detection Based on Adaptive Morphological Filter Algorithm[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2012,30(2):157-163.
Authors:LI Gang  YANG Xin  TANG Ting-ge  FEI Shu-min
Institution:1.College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China; 2.School of Automation,Southeast University,Nanjing 210016,China)
Abstract:Considering the disadvantages of large calculation and bad adaption,periodic change of fabrics texture was used.Base on that,morphological filtering is carried out and the threshold is confirmed by using pixel area,then the defects position is found.As a result,it will not affect the veracity and improve the computational speed.The experimental results show that the defect position is in accord with human subjective vision decreasing the error rate by 4%.
Keywords:construct the structuring element  morphological filter  adaptive threshold selection  defect detection
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