【摘 要】
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为实现图案布匹瑕疵的在线实时检测，提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。离线训练时，通过无瑕疵图像的叠加距离函数以及极值权重分析精确求取图案纹理基元周期，提取标准基元
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,无锡信捷电气股份有限公司
【基金项目】
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江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2012056)
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为实现图案布匹瑕疵的在线实时检测，提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。离线训练时，通过无瑕疵图像的叠加距离函数以及极值权重分析精确求取图案纹理基元周期，提取标准基元后创建无瑕疵标准基元偏移序列，提取特征用以构建模糊分类器；在线检测时，基于创建的偏移序列求取待检测图像块特征，采用模糊分类器分类，若存在瑕疵则继续构建精确分类器分类。实验表明，所提出的方法对任一批图案不同布匹只需对无瑕疵图案布匹学习一次，即可实现在线检测，检测一帧图像平均时间为200 ms，准确率达99%以上，实时性高且误检率低。
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