【摘 要】
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为解决织物缝纫平整度客观自动评估时分类正确率低的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵、小波分析和反向传播（BP）神经网络相结合的织物缝纫平整度的自动评估方法。首先采集标准
【机 构】
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生态纺织教育部重点实验室（江南大学）
【基金项目】
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国家博士后基金项目(2013M541602);教育部博士点基金项目(20120093130001);江苏省博士后基金项目(1301075C);2014江苏省研究生创新计划项目(KYLX_1132);江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发[2014]37号)
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为解决织物缝纫平整度客观自动评估时分类正确率低的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵、小波分析和反向传播（BP）神经网络相结合的织物缝纫平整度的自动评估方法。首先采集标准缝纫图像,将图像的灰度级降至16级,计算图像在0°和90°方向上的灰度共生矩阵并将其归一化,提取灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和相关性4个特征参数,并分别对特征参数在0°和90°方向上取均值;同时,运用Haar小波在第6个分析尺度上提取并计算图像的水平细节系数的标准差。然后将提取的这5个特征参数输入到B
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