【摘 要】
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为解决织物瑕疵自动检测问题,提出一种基于Frangi滤波器和模糊C均值算法(FCM)相结合的织物瑕疵检测方法。首先采用均值下采样方法对采集的织物图像进行预处理,以减少织物背景
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,西安理工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(21301134;61301276);西安工程大学学科建设经费资助项目(107090811);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2013066);西安工程大学大学生创新创业计划项目(201303012)
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为解决织物瑕疵自动检测问题,提出一种基于Frangi滤波器和模糊C均值算法(FCM)相结合的织物瑕疵检测方法。首先采用均值下采样方法对采集的织物图像进行预处理,以减少织物背景纹理信息对织物瑕疵检测产生的影响;然后通过Frangi滤波器滤波增强织物的瑕疵区域;最后利用FCM处理滤波后的图像,确定织物瑕疵区域的像素和非瑕疵区域像素的聚类中心,并分割出瑕疵区域和非瑕疵区域。结果表明,本文方法检测织物瑕疵种类较多,分割效果较好。与其他方法相比,本文提出的算法利用聚类思想对织物疵点进行分割,无需利用正常织物图像进行阈值计算;另外经过滤波后疵点信息明显增强,使得疵点信息与纹理明显不同,从而使聚类更为准确,增加了检测的准确度。
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