【摘 要】
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在PS版生产过程中,为了有效的利用原材料,避免生产出的次品混入成品,常常需要对原材料和产品进行检测,实现瑕疵版与正常版的分类。但是长期以来,国内的检测过程大多依靠人工
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在PS版生产过程中,为了有效的利用原材料,避免生产出的次品混入成品,常常需要对原材料和产品进行检测,实现瑕疵版与正常版的分类。但是长期以来,国内的检测过程大多依靠人工来实现,导致其结果具有主观性较强,误差大等缺点。本文基于计算机图像处理技术,结合PS版的特点,运用模糊C均值算法,实现对PS版上瑕疵的自动分类。本文选取了PS版瑕疵的纹理特征和颜色特征进行分析,确定模糊C均值算法中模糊指标的大小。由于PS版的瑕疵信息无法预先得知,本文采用了一维随机信号直方图分析方法确定类的个数。最终我们从理论上完成了基于模糊C均值算法的瑕疵分类,并做了仿真分析,验证了算法的有效性。
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