基于二维经验模态分解的织疵分割算法改进

发布时间：2018-04-18 01:28

  本文选题：织物疵点分割 + 二维经验模态分解　； 参考：《计算机工程与应用》2016年24期

【摘要】：针对纺织行业织物疵点检测自动化的需求,提出了基于二维经验模态分解(BEMD)的织物疵点分割方法的改进。在BEMD算法中,使用基于Delaunay三角化(DT)的三次样条分段插值替代基于径向基函数(RBF)的全局插值,以提高计算效率和分解有效性。在BEMD的分解结果中,选择第二个和第三个内蕴模式函数(IMF)进行融合后进行分割以提高疵点分割结果的完整性。实验中以多幅典型的疵点织物为样本,对比了不同插值方法和分割对象的检测误差率(DER),结果显示改进后的疵点分割方法具有更好的计算效率和鲁棒性。
[Abstract]:In order to meet the requirement of fabric defect detection automation in textile industry, an improved fabric defect segmentation method based on two-dimensional empirical mode decomposition (EMD) is proposed.In the BEMD algorithm, cubic spline interpolation based on Delaunay triangulation is used to replace the global interpolation based on radial basis function (RBF) to improve the computational efficiency and decomposition efficiency.In order to improve the integrity of defect segmentation, the second and third intrinsic mode functions are selected for fusion in the decomposition result of BEMD.In the experiment, several typical defect fabrics are used as samples, and the detection error rate of different interpolation methods and segmented objects are compared. The results show that the improved defect segmentation method has better computational efficiency and robustness.
【作者单位】： 江南大学纺织服装学院;
【基金】：江苏省2011年度普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ11_0472) 国家自然科学青年基金(No.61203364) 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20120093130001)
【分类号】：TS107;TP391.41

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