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图像处理用于织物疵点自动检测的研究进展 被引量：58
1
作者 李立轻 黄秀宝 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期118-122,共5页
织物疵点自动检测、代替传统的人工检测方法是纺织品质量控制和管理的重要环节 ,同时又是纺织自动化的重要标志之一。基于图像处理的织物疵点检测 ,主要是通过图像分析 ,从图像中发现与正常纹理不同的部分。这方面的研究一直在持续 ,新... 织物疵点自动检测、代替传统的人工检测方法是纺织品质量控制和管理的重要环节 ,同时又是纺织自动化的重要标志之一。基于图像处理的织物疵点检测 ,主要是通过图像分析 ,从图像中发现与正常纹理不同的部分。这方面的研究一直在持续 ,新的方法不断出现 ,但较为成熟的检测系统较少。开发适合我国纺织业的织物疵点自动检测系统 。 展开更多
关键词 图像处理 织物疵点 自动检测 图像分析
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基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测研究新进展 被引量：51
2
作者 李文羽 程隆棣 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期158-164,共7页
按照被检测的织物类型并根据当前研究中所使用的方法,简要综述了近年来基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测系统新的发展和应用情况。首先分析了织物疵点自动检测研究的理论和现实意义。给出了织物疵点检测系统中视觉图像获取和疵点... 按照被检测的织物类型并根据当前研究中所使用的方法,简要综述了近年来基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测系统新的发展和应用情况。首先分析了织物疵点自动检测研究的理论和现实意义。给出了织物疵点检测系统中视觉图像获取和疵点图像检测2个关键部分的架构。说明了迫切需要进行检测的2类织物白坯布和色织布,着重讨论对这类织物进行疵点检测的各种新方法,并分析其检测效果和存在的不足。最后给出了疵点检测研究的几点建议。 展开更多
关键词 织物疵点 检测 机器视觉 图像处理 白坯布 色织布
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用于疵点检测的织物自适应正交小波的实现 被引量：19
3
作者 李立轻 黄秀宝 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期77-81,共5页
应用随机算法并给以一定的约束条件 ,可以有效地由满足正交归一条件的滤波器中 ,优化获得与织物纹理相匹配的滤波器。应用这种织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解 ,就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理... 应用随机算法并给以一定的约束条件 ,可以有效地由满足正交归一条件的滤波器中 ,优化获得与织物纹理相匹配的滤波器。应用这种织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解 ,就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息 。 展开更多
关键词 织物疵点 疵点检测 自适应小波变换 图像分解
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基于织物自适应正交小波的疵点检测 被引量：17
4
作者 李立轻 黄秀宝 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第4期82-87,共6页
应用织物自适应正交小波对织物疵点的检测和识别进行了分析。首先介绍了织物图像的小波分解算法和紧支撑正交小波 ,在此基础上提出了织物自适应小波的构造 ,由自适应小波对织物图像分解 ,然后对分解后的纬向和经向子图像提取特征 ,由特... 应用织物自适应正交小波对织物疵点的检测和识别进行了分析。首先介绍了织物图像的小波分解算法和紧支撑正交小波 ,在此基础上提出了织物自适应小波的构造 ,由自适应小波对织物图像分解 ,然后对分解后的纬向和经向子图像提取特征 ,由特征值检测和识别疵点。实验证明了该方法对素色织物的常见疵点具有快速、准确的检测效果。 展开更多
关键词 小波变换 自适应小波 图像分解 织物疵点 检测
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面向织物疵点检测的图像处理技术研究进展 被引量：26
5
作者 吕文涛 林琪琪 +2 位作者 钟佳莹 王成群 徐伟强 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期197-206,共10页
随着对纺织工业产品质量要求的提高以及传统疵点检测方法存在局限性,基于图像处理技术的织物疵点自动检测技术得到了快速的发展。为提高图像处理技术的应用效率,实现纺织行业的数字化与智能制造,介绍了织物图像的预处理技术,对织物疵点... 随着对纺织工业产品质量要求的提高以及传统疵点检测方法存在局限性,基于图像处理技术的织物疵点自动检测技术得到了快速的发展。为提高图像处理技术的应用效率,实现纺织行业的数字化与智能制造,介绍了织物图像的预处理技术,对织物疵点检测的主流方法进行了总结,包括基于结构、统计、频谱、模型和学习的方法,并对这些方法的检测原理做了概括,分析了其优缺点与适用范围;介绍了现有成品检测设备,对比分析了仪器和系统处理技术的优缺点;最后,梳理分析了现有的图像处理技术在纺织工业应用中所面临的难题,并提出了对未来发展的构想。 展开更多
关键词 数字图像处理 疵点检测 织物疵点 图像预处理 机器视觉
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应用Canny算子的织物疵点检测改进算法 被引量：21
6
作者 胡克满 罗少龙 胡海燕 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期153-158,共6页
为克服当前Canny算子在织物疵点边缘检测中存在的阈值设定、滤波参数选择等自适应问题,提出一种基于Canny算子的改进算法。通过分析不同种类的织物疵点特征,选择不同参数的高斯滤波器,对织物疵点图像进行滤波处理;采用自适应形式获取图... 为克服当前Canny算子在织物疵点边缘检测中存在的阈值设定、滤波参数选择等自适应问题,提出一种基于Canny算子的改进算法。通过分析不同种类的织物疵点特征,选择不同参数的高斯滤波器,对织物疵点图像进行滤波处理;采用自适应形式获取图像边缘信息的阈值,避免了因阈值取值过高或过低而无法获得较好织物疵点的边缘信息的问题,同时还可根据不同织物疵点类型选择不同的滤波参数。结果表明,改进后的Canny算法可有效地检测到织物疵点的边缘细节,具有较好的自适应能力,并且提高了算法的有效性。同时对典型的织物疵点进行检测并与传统算法比较,其检测效果更优。 展开更多
关键词 CANNY算子 自适应 织物疵点 滤波参数 边缘信息
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基于相对总变差模型与自适应形态学的织物瑕疵检测 被引量：15
7
作者 张波 汤春明 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期145-149,162,共6页
为解决目前基于图像处理的织物瑕疵检测算法中,因织物纹理的多样性与瑕疵形状尺寸的不确定性所造成的检测效果差的问题,提出一种基于结构-纹理模型与自适应数学形态学的织物瑕疵检测算法。首先采用相对总变差模型对织物图像进行滤波以... 为解决目前基于图像处理的织物瑕疵检测算法中,因织物纹理的多样性与瑕疵形状尺寸的不确定性所造成的检测效果差的问题,提出一种基于结构-纹理模型与自适应数学形态学的织物瑕疵检测算法。首先采用相对总变差模型对织物图像进行滤波以去除织物纹理,然后在得到的灰度图像上直接进行基于自适应邻域的灰度形态学运算,形态学算子采用开运算算子,最终得到织物瑕疵的增强图像。采用基于相对总变差模型与自适应形态学相结合的方法与2种已知的Gabor算法进行比对,对4类典型织物瑕疵进行检测实验和分析。结果表明,本文方法能更好地提取织物瑕疵。 展开更多
关键词 织物瑕疵 结构-纹理模型 相对总变差模型 数学形态学 自适应邻域
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基于纹理差异视觉显著性的织物疵点检测算法 被引量：14
8
作者 李春雷 张兆翔 +2 位作者 刘洲峰 廖亮 赵全军 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期1-8,30,共9页
由于织物图像纹理多样化及疵点类别较多,为了更有效地检测织物疵点,结合织物图像特性及借鉴人类视觉感知机理,提出一种基于纹理差异视觉显著性模型的织物疵点检测算法。该算法首先对图像进行分块,计算各个图像块LBP(local binary patte... 由于织物图像纹理多样化及疵点类别较多,为了更有效地检测织物疵点,结合织物图像特性及借鉴人类视觉感知机理,提出一种基于纹理差异视觉显著性模型的织物疵点检测算法。该算法首先对图像进行分块,计算各个图像块LBP(local binary pattern)纹理特征,与图像块平均纹理特征的相似度比较,进行显著度计算,从而有效突出了疵点区域。最后利用改进阈值分割算法,实现对疵点区域的定位。通过与已有视觉显著性模型进行比较,得出该算法更能有效地突出疵点区域;同时,分割结果与已有织物疵点检测算法相比发现,该算法具有更强的疵点检测及定位能力。 展开更多
关键词 织物疵点 疵点检测 视觉显著性 局部二值模式 纹理差异 分割
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一种基于改进型PCNN的织物疵点图像自适应分割方法 被引量：13
9
作者 祝双武 郝重阳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期611-616,共6页
针对传统脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)模型中网络参数多、不易自动选取的问题,本文在对PCNN模型进行改进的基础上,提出了一种基于改进型PCNN织物疵点图像自适应分割方法.采用了一种基于分割区域内均匀度差异最... 针对传统脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)模型中网络参数多、不易自动选取的问题,本文在对PCNN模型进行改进的基础上,提出了一种基于改进型PCNN织物疵点图像自适应分割方法.采用了一种基于分割区域内均匀度差异最小作为最佳迭代次数判断标准,从而有效地满足了PCNN对织物疵点图像的自动分割要求.通过对不同疵点图像分割实验证明了算法对疵点分割的准确性和有效性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 织物疵点 图像分割 区域内均匀度
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基于数学形态学的织物疵点检测方法 被引量：12
10
作者 王锋 焦国太 杜烨 《测试技术学报》 2007年第6期515-518,共4页
针对织物中普遍存在的破洞、断经和缺纬三类疵点,提出了一种基于数学形态学的织物疵点检测方法.首先运用自相关函数和快速傅立叶变换找出织物经纬结构上的重复单元,然后以这些重复单元作为依据,运用形态处理学中的腐蚀背景法和膨胀目标... 针对织物中普遍存在的破洞、断经和缺纬三类疵点,提出了一种基于数学形态学的织物疵点检测方法.首先运用自相关函数和快速傅立叶变换找出织物经纬结构上的重复单元,然后以这些重复单元作为依据,运用形态处理学中的腐蚀背景法和膨胀目标法确定图像中的疵点信息,通过不同疵点样本对该方法进行仿真实验.运用该方法可使疵点识别率达到97%.实验结果证明该检测方法是可行的. 展开更多
关键词 织物疵点 形态学 检测 仿真 识别率
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基于深度学习的织物疵点检测研究进展 被引量：14
11
作者 贺智明 彭亚楠 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2019年第8期83-88,共6页
针对深度学习在图像处理、目标检测等领域中的应用,综述了几种常用的织物疵点检测方法,主要分为基于结构的方法、基于频谱的方法、基于统计的方法、基于模型的方法和基于学习的方法,概括这些方法的原理并比较分析其优缺点。着重阐述基... 针对深度学习在图像处理、目标检测等领域中的应用,综述了几种常用的织物疵点检测方法,主要分为基于结构的方法、基于频谱的方法、基于统计的方法、基于模型的方法和基于学习的方法,概括这些方法的原理并比较分析其优缺点。着重阐述基于深度学习的织物疵点检测方法和发展状况,分析其未来研究方向,为相关研究提供学术参考。 展开更多
关键词 织物疵点 图像处理 目标检测 深度学习
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基于改进局部自适应对比法的织物疵点检测 被引量：12
12
作者 杜帅 李岳阳 +2 位作者 王孟涛 罗海驰 蒋高明 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期38-44,共7页
为提高织物疵点检测的准确率和检测效果,采用了一种基于最相似邻域的背景估计法来进行检测。首先,利用同态滤波对图像进行预处理;然后,以滤波后图像每个像素点为中心点,以11像素×39像素的窗口大小为中心区域,通过计算中心区域与周... 为提高织物疵点检测的准确率和检测效果,采用了一种基于最相似邻域的背景估计法来进行检测。首先,利用同态滤波对图像进行预处理;然后,以滤波后图像每个像素点为中心点,以11像素×39像素的窗口大小为中心区域,通过计算中心区域与周围邻域的相似度,利用最相似的邻域进行背景估计;最后,利用背景差分原理获得目标图像,并采用阈值分割和形态学方法对图像进行处理,最终获得检测结果。实验结果表明:此方法优于传统的检测方法,不仅能够检测到复杂背景下的疵点图像,而且对不同组织及光照因素影响下的织物疵点图像同样具有很好的检测结果,检测准确率可达98%,具有较高的适用性与检出率,也具有一定的抗干扰性。 展开更多
关键词 织物疵点 疵点检测 自适应局部对比法 背景差分法 阈值分割
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机器视觉在织物疵点检测中的应用进展 被引量：12
13
作者 徐伟锋 戴明宏 +1 位作者 朱丹 马方毅 《棉纺织技术》 CAS 北大核心 2021年第4期80-84,共5页
探讨基于机器视觉的织物疵点检测应用现状及发展趋势。介绍了织物疵点视觉检测系统的基本结构和工作原理。从图像预处理算法、图像分割算法、织物疵点特征提取算法等3个方面,剖析了各种算法在织物疵点检测中的实际应用情况。总结了不同... 探讨基于机器视觉的织物疵点检测应用现状及发展趋势。介绍了织物疵点视觉检测系统的基本结构和工作原理。从图像预处理算法、图像分割算法、织物疵点特征提取算法等3个方面,剖析了各种算法在织物疵点检测中的实际应用情况。总结了不同算法的检测效果和存在的不足之处,并对织物疵点检测的未来发展进行展望。认为:结合人工智能、多传感器的技术,构建稳定可靠的基于机器视觉的织物疵点检测系统可进一步提高疵点检测的准确性。 展开更多
关键词 纺织品 机器视觉 织物疵点 检测算法 图像处理技术
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BP神经网络在织物疵点识别中的应用 被引量：10
14
作者 刘建立 左保齐 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期43-46,55,共5页
采用3层BP神经网络对织物疵点进行识别,提出织物疵点识别网络不适宜规则,将其应用于隐含层神经元个数选择和训练方法筛选,以优化网络结构,提高训练速度和网络识别精度,设计出较优的织物疵点识别网络。将丝织物中常见的断经、断纬、重纬... 采用3层BP神经网络对织物疵点进行识别,提出织物疵点识别网络不适宜规则,将其应用于隐含层神经元个数选择和训练方法筛选,以优化网络结构,提高训练速度和网络识别精度,设计出较优的织物疵点识别网络。将丝织物中常见的断经、断纬、重纬、档疵、破洞和油污6类疵点作为识别样本,对按照网络不适宜规则设计的网络进行测试。从识别结果来看,BP神经网络可以满足织物疵点识别需要,且具有正确识别率高,识别速度快的优点。 展开更多
关键词 BP神经网络 不适宜规则 织物疵点 疵点识别
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织物疵点自动检测技术的研究进展 被引量：10
15
作者 袁端磊 路立平 宋寅卯 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2005年第3期69-73,共5页
介绍了织物纹理特征的提取算法、疵点分类方法和织物图像处理的硬件平台.在分析了各种算法的优点和缺点的基础上,提出了将织物疵点的检测分为粗检和细检两个过程的新思路,既可满足快速性的要求,又具有广泛的适应性.
关键词 织物疵点 图像分析 纹理 疵点检测
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基于边缘检测的斜纹布匹瑕疵检测 被引量：11
16
作者 邓超 刘岩岩 《测控技术》 CSCD 2018年第12期110-113,共4页
为了对布匹瑕疵进行快速准确的检测,提出了一种基于边缘检测的新算法。利用布匹图像中瑕疵与正常纹理产生的纹理边缘,将布匹瑕疵作为正常纹理的边缘检测出来。利用Sobel算子的方向性,分别对织物疵点在水平和垂直方向进行增强,计算出RGB... 为了对布匹瑕疵进行快速准确的检测,提出了一种基于边缘检测的新算法。利用布匹图像中瑕疵与正常纹理产生的纹理边缘,将布匹瑕疵作为正常纹理的边缘检测出来。利用Sobel算子的方向性,分别对织物疵点在水平和垂直方向进行增强,计算出RGB图像中水平与垂直方向的梯度后进行边缘检测,通过图像融合和二值化完成最终检测。实验证明,该方法准确性高并且检测速率大大提高。 展开更多
关键词 布匹瑕疵 纹理边缘 边缘检测
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应用目标稀少特征的织物疵点图像分割 被引量：10
17
作者 管声启 师红宇 赵霆 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期45-50,共6页
应用自适应阈值分割方法进行织物疵点检测,其阈值选择一直是研究的难点问题,为此,在研究目标特征的基础上,提出了一种利用目标稀少特征确定最佳阈值的织物疵点图像分割方法。首先,对采集织物图像进行滑动均值滤波,以抑制正常织物纹理信... 应用自适应阈值分割方法进行织物疵点检测,其阈值选择一直是研究的难点问题,为此,在研究目标特征的基础上,提出了一种利用目标稀少特征确定最佳阈值的织物疵点图像分割方法。首先,对采集织物图像进行滑动均值滤波,以抑制正常织物纹理信息对疵点检测的影响;然后,对织物图像进行预分割以确定最佳稀少度,在此基础上计算出最佳分割阈值;最后,利用最佳阈值进行织物疵点图像分割,并采用形态学滤波消除伪目标及噪声。结果表明,本文方法能够解决织物疵点分割中的最佳阈值确定问题,能够从织物纹理中有效分割出疵点信息。 展开更多
关键词 织物疵点 稀少特征 最佳阈值 疵点分割
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喷气织机常见织疵成因分析及解决措施 被引量：9
18
作者 马顺彬 瞿建新 《上海纺织科技》 北大核心 2009年第6期46-49,共4页
喷气织机常见的织疵有纬缩、边撑疵、烂边、双纬、脱纬、百脚、云织、稀密路等,文章对各类织疵的成因进行了分析,并提出了实用、有效的解决措施,为企业提高产品质量提供参考。
关键词 喷气织造 织物疵点 措施
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基于卷积神经网络和迁移学习的色织物疵点检测 被引量：9
19
作者 罗俊丽 路凯 《上海纺织科技》 北大核心 2019年第6期52-56,共5页
针对色织物疵点检测准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的疵点识别方法。首先对织物图像进行预处理,然后将无疵点织物和5类疵点织物图像样本输入到残差网络模型进行训练和测试,最终总识别率为91.53%。以残差网络模型为例,研究... 针对色织物疵点检测准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的疵点识别方法。首先对织物图像进行预处理,然后将无疵点织物和5类疵点织物图像样本输入到残差网络模型进行训练和测试,最终总识别率为91.53%。以残差网络模型为例,研究了迁移学习在织物疵点识别中的应用。将ImageNet数据集上预训练的图像特征迁移到织物疵点识别任务上,并在两个大小不同的数据集上比较迁移学习的效果。结果显示,当数据集较小时,通过迁移学习可以提升模型的识别率。 展开更多
关键词 色织物 织物疵点 检测 卷积神经网络 残差网络 迁移学习
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基于改进的Faster RCNN碳纤维编织物缺陷检测 被引量：5
20
作者 赵麟坤 陈玉洁 +1 位作者 张玉井 张豪 《棉纺织技术》 CAS 北大核心 2023年第2期48-54,共7页
以碳纤维立体编织物表面质量检测为研究对象,针对传统视觉识别率不高、小缺陷特征定位和识别不够准确的问题,提出基于改进的Faster RCNN缺陷检测算法。选取ResNet50作为主干特征提取网络,解决小缺陷特征图在卷积操作中的失真情况;采用So... 以碳纤维立体编织物表面质量检测为研究对象,针对传统视觉识别率不高、小缺陷特征定位和识别不够准确的问题,提出基于改进的Faster RCNN缺陷检测算法。选取ResNet50作为主干特征提取网络,解决小缺陷特征图在卷积操作中的失真情况;采用Soft-NMS算法替换传统的NMS算法,以降低缺陷重复图像的误删;采用RoI Align层替换RoI Pooling层,以降低两次量化取整操作带来的缺陷特征定位误差。在PyTorch框架上对PASCAL VOC2007格式的缺陷图像数据集进行训练和测试。结果表明:改进的Faster RCNN平均精度均值为92.7%,相比原始Faster RCNN网络提升了3.8个百分点,其中毛刺等小缺陷特征识别平均精度提升了5.6个百分点。认为:基于改进的Faster RCNN模型可以满足碳纤维立体编织物表面质量检测要求。 展开更多
关键词 碳纤维编织物 织物疵点 深度学习 Faster RCNN RoI Align Soft-NMS
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