基于视觉词袋模型的羊绒与羊毛快速鉴别方法

发布时间：2018-03-17 04:06

  本文选题：羊绒　切入点：羊毛　出处：《纺织学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为快速准确地鉴别羊绒和羊毛,提出一种基于视觉词袋模型的鉴别方法。该方法使用羊绒和羊毛的光学显微镜图像作为实验样本,将纤维鉴别问题转化为图像的分类问题。首先对光学显微镜图像进行预处理以增强特征,然后从纤维形态中提取局部特征并生成视觉单词,再依据视觉单词对纤维图像进行分类,从而达到鉴别纤维的目的。使用了4 400幅纤维图像作为数据集,从中选择不同的羊绒和羊毛的混合比作为训练集和测试集,得到的识别率最高为86%,最低为81.5%,鉴别1 000根纤维需要的时间小于100 s,训练好的分类器可保存并用于后期的检测工作。
[Abstract]:In order to identify cashmere and wool quickly and accurately, a method based on visual word bag model is proposed, which uses optical microscope images of cashmere and wool as experimental samples. The problem of fiber discrimination is transformed into an image classification problem. Firstly, the optical microscope image is preprocessed to enhance the feature, then the local feature is extracted from the fiber morphology and the visual words are generated. Then the fiber images were classified according to the visual words, so as to distinguish the fibers. 4,400 fiber images were used as data sets, and different mixed ratios of cashmere and wool were selected as training set and test set. The highest recognition rate is 86 and the lowest is 81.5. It takes less than 100 s to identify 1 000 fibers. The trained classifier can be stored and used for later detection.
【作者单位】： 东华大学纺织学院;东华大学纺织面料技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572124) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUSF-DH-D-2016016) 上海市自然科学基金资助项目(14ZR1401100)
【分类号】：TP391.41;TS102.31

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本文编号：1623067