计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2010年
9期
2009-2015
,共7页
局部二值模式%图像分割%疵点检测%工业检测%织物
跼部二值模式%圖像分割%疵點檢測%工業檢測%織物
국부이치모식%도상분할%자점검측%공업검측%직물
为准确描述不同织物的纹理结构,提出一种改进的局部二值模式,为不同纹理特征创建了相应的主要概率模式子集.在该特征提取算法的基础上设计了一种基于窗阈值的织物疵点检测算法,并对无图案和有图案织物分别设置了参数.该算法首先使用自适应局部二值模式获取无疵点织物图像特征并确定疵点判断阈值,然后将待检测织物图像分割为大小相同的检测窗,并提取同样特征与阈值进行比较,以判断该窗是否为疵点窗.对无图案和有图案织物的参数分别进行了讨论分析,以获得精确的分割结果.实验证明,所提出算法的疵点检测结果在视觉上更加细腻、误检率更低.
為準確描述不同織物的紋理結構,提齣一種改進的跼部二值模式,為不同紋理特徵創建瞭相應的主要概率模式子集.在該特徵提取算法的基礎上設計瞭一種基于窗閾值的織物疵點檢測算法,併對無圖案和有圖案織物分彆設置瞭參數.該算法首先使用自適應跼部二值模式穫取無疵點織物圖像特徵併確定疵點判斷閾值,然後將待檢測織物圖像分割為大小相同的檢測窗,併提取同樣特徵與閾值進行比較,以判斷該窗是否為疵點窗.對無圖案和有圖案織物的參數分彆進行瞭討論分析,以穫得精確的分割結果.實驗證明,所提齣算法的疵點檢測結果在視覺上更加細膩、誤檢率更低.
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