基于数字形态学滤波与SVM技术的帘子布疵点检测

发布时间：2018-04-24 18:03

  本文选题：疵点检测 + 数字形态学　； 参考：《中原工学院学报》2016年04期

【摘要】：针对帘子布生产过程中可能出现的瑕疵问题,提出了一种多形态多尺寸的数字形态学滤波方法,采用多种不同形状和大小的结构元素对帘子布疵点图像进行滤波,对滤波后的图像使用大律法阈值分割,并提取疵点的长、宽、长宽比、面积等特征。最后,利用支持向量机(SVM)进行疵点识别。实验结果表明,该方法可准确检测帘子布中浆斑、经线粘连、断经、劈缝等主要疵点,具有分类准确、辨别速度快的优点,疵点识别率达93.3%。
[Abstract]:In view of the possible defects in the production of cord fabric, a digital morphological filtering method with multi-shape and multi-size is proposed, which uses a variety of structural elements of different shapes and sizes to filter the defects image of cord fabric. The filtered image is segmented by the big law threshold, and the length, width, aspect ratio and area of the defect are extracted. Finally, support vector machine (SVM) is used to identify defects. The experimental results show that this method can accurately detect the main defects in cord fabric, such as paste spot, meridian adhesion, meridian break, split seam and so on. The method has the advantages of accurate classification and fast discrimination speed, and the defect recognition rate is 93.3%.
【作者单位】： 中原工学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61304115) 河南省高校科技创新团队项目(14IRTSTHN024) 河南省科技攻关项目(0721002210032)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1797692