基于行向S变换的布匹图像疵点检测方法

发布时间：2018-01-31 00:19

本文关键词： 布匹疵点 S变换阈值分割纹理结构　出处：《浙江师范大学学报(自然科学版)》2016年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：受光照条件影响,实际生产车间采集的布匹图像中,其疵点和纹理背景差异不明显,现有的布匹疵点检测方法适应性较低.为提高疵点检测率,提出一种基于行向S变换的布匹疵点检测方法.首先,通过分析周期性纹理布匹图像在行方向上的S变换系数特点,确定布匹纹理频率,去除规则性纹理,只剩下疵点和干扰部分;然后,采用阈值分割,提取疵点信息;最后,根据疵点面积特性判断布匹是否存在疵点,得到最终检测结果.实验结果证明算法的可行性和有效性.
[Abstract]:Affected by the illumination condition, the defect and texture background of the fabric image collected in the actual production workshop is not obvious, and the existing fabric defect detection methods have low adaptability. In order to improve the defect detection rate. A fabric defect detection method based on row S transform is proposed. Firstly, the frequency of fabric texture is determined and the regular texture is removed by analyzing the characteristic of S transform coefficient in the row direction of periodic texture fabric image. Only defects and distractions are left; Then, the defect information is extracted by threshold segmentation. Finally, according to the defect area characteristics, the fabric defects are judged, and the final detection results are obtained. The experimental results show that the algorithm is feasible and effective.
【作者单位】：浙江师范大学数理与信息工程学院;
【基金】：浙江省科技厅公益性技术应用研究计划项目(2012C31005) 浙江省重中之重学科“计算机科学与技术”资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 布匹疵点是影响布匹质量的主要因素.传统的疵点检测主要靠人工完成,随着大规模集成电路及图像处理技术的不断发展,基于机器视觉的布匹疵点检测系统成为研究热点.特征提取是基于机器视觉的布匹疵点检测算法的关键,良好的特征能较强地区分正常纹理与各类型疵点.现有的特征提取方

【相似文献】