【摘 要】
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布匹瑕疵实时检测要解决"两高一低"即高检测率、高速度和低误检率三个难点问题.从这些要求出发,我们开发了一套基于视觉技术的布匹瑕疵自动检测系统.该论文主要研究用于该系
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布匹瑕疵实时检测要解决"两高一低"即高检测率、高速度和低误检率三个难点问题.从这些要求出发,我们开发了一套基于视觉技术的布匹瑕疵自动检测系统.该论文主要研究用于该系统的布匹瑕疵检测算法和瑕疵分类方法.在瑕疵的检测方面,该文采用了基于具有较好的时频局部特性的Gabor滤波器的纹理分析方法.通过在多分辨率和多方向上分别对图像进行Gabor滤波,再进行图像融合与重建,把瑕疵区域从布匹背景中提取出来.在瑕疵分类方面,该文采用了基于前馈神经网络结构式(BP)的自学习算法,实验结果表明,这种方法可以有效地提高分类效果,使之符合用户的需求.该文还讨论了支持向量机(SVM)学习方法,并用于布匹瑕疵的分类过程中,通过实验数据显示了SVM方法在理想条件下取得了优于其它机器学习方法的性能.
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