【摘 要】
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基于机器视觉的棉花异性纤维在线检测,需要解决一个大背景下的小缺陷区域准确检测问题.为了解决这个问题,通过构建视觉注意计算模型,使检测目标兴趣区凸显出来,从而解决视觉
【机 构】
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西安工程大学计算机科学学院,西安工程大学机电工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅科研计划资助项目（16JK1334）,西安工程大学博士科研基金资助项目（BS1005）
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基于机器视觉的棉花异性纤维在线检测,需要解决一个大背景下的小缺陷区域准确检测问题.为了解决这个问题,通过构建视觉注意计算模型,使检测目标兴趣区凸显出来,从而解决视觉数据冗余瓶颈问题.根据所构建模型结构,首先从输入图像中提取全局特征图;然后提取灰度和方向特征进行高斯金字塔多层分解,并采用中央-周边操作算子构建特征差分图;最后利用融合操作构建特征显著图和整体显著图,检测兴趣区在该显著图中被凸显出来.试验结果表明,该模型能够实现棉花异性纤维的有效检测,不仅检测准确率高,还具有较强的普适性,为棉花异性纤维在线检测
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