应用积分图的织物瑕疵检测快速算法

发布时间：2017-09-13 11:30

  本文关键词：应用积分图的织物瑕疵检测快速算法

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【摘要】：为解决现有基于图像处理的织物瑕疵检测算法实时性较差、正确率偏低等问题,提出一种包含学习和检测2个阶段的瑕疵检测算法。通过对无瑕疵模板图像的梯度能量特征及其分布特性的学习,自适应获得检测阶段所需的参数。一方面利用积分图原理将任意大小的图像块内的求和运算化简为三次加法运算,快速提取织物图像的梯度能量特征,实现织物瑕疵的实时检测,另一方面利用核函数拟合特征参数分布,结合均值漂移法求解分布峰值获得自适应的瑕疵判定阈值参数,实现织物瑕疵的准确分割。通过实验将本文算法与现有基于局部二值模式特征、小波特征、规则带特征等算法进行对比,针对包含3种纹理6类瑕疵的织物图像数据集的测试结果显示,本文算法平均处理时间为56 ms,正确率为97%。
【作者单位】： 南通大学电子信息学院;南京大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 织物瑕疵检测 积分图 特征提取 核函数 均值漂移
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61401239) 南通市应用研究计划项目(BK2014066)
【分类号】：TS107;TP391.41
【正文快照】： 传统纺织行业的瑕疵检测多以人工肉眼检测为主,由于人眼视觉易疲劳导致漏检,人工观察效率低,人力成本代价大,与大规模工业化生产极不协调。近年来,许多学者研究利用计算机视觉和图像处理算法自动进行织物瑕疵检测。对织物图像直接阈值化分割瑕疵的方法虽然操作简单[1],但是仅

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本文编号：843448