实时布匹瑕疵检测技术研究

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由于布匹瑕疵的多样性和复杂性,使得当前已有的瑕疵检测系统效果不够理想。所以如何提高瑕疵检测和分类的准确性成为实时布匹瑕疵检测系统的关键所在。 在瑕疵的检测方面,本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。该算法计算量小、性能稳定、瑕疵检测率高(达到95%)。 在瑕疵分类方面,本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。本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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