采用Gabor滤波簇和等距映射算法的织物疵点检测方法

发布时间：2018-05-12 07:17

  本文选题：疵点检测 + Gabor滤波簇　； 参考：《纺织学报》2017年03期

【摘要】：为提高织物疵点检测率,将Gabor滤波法与等距映射方法进行融合,克服疵点检测过程中存在的问题。首先用由3个尺度和5个方向组成的15个Gabor滤波器簇对织物疵点图像进行滤波,减少疵点图像光照不均和对比度低的影响;然后将滤波图像划分成面积相等且互不重合的邻域,并从邻域中提取高维特征向量。采用等距映射方法对高维特征向量进行降维,剔除高维特征中冗余信息,强化分类器拟合能力;再用低维嵌入模型提取新增样本低维特征向量,用于概率神经网络分类器分类,检测是否存在疵点;最后用2种不同纹理的织物进行检测实验。结果表明,本文方法能有效提高疵点的检测精度。
[Abstract]:In order to improve the detection rate of fabric defects, the Gabor filtering method and the equidistance mapping method are fused to overcome the problems in the process of defect detection. First, 15 Gabor filter clusters, consisting of 3 and 5 directions, are used to filter the fabric defects image, so as to reduce the influence of the uneven illumination and low contrast of the defects, and then the filter map is used. The image is divided into adjacent areas with equal area and non coincidence, and high dimensional eigenvectors are extracted from the neighborhood. The contour mapping method is used to reduce the dimension of high dimensional eigenvectors, eliminate redundant information in high dimension features, and strengthen the fitting ability of the classifier, and use the low dimension embedding model to extract the low dimension eigenvectors of the new samples, and apply to the probabilistic neural network. Classification of classes, detection of defects, and test experiments with 2 different textures. The results show that this method can effectively improve the detection precision of defects.

【作者单位】： 武汉纺织大学机械工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51205294;61271008;51275363)
【分类号】：TS107;TP391.41

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