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基于灰度共生矩陣與反向投影的織物疵點(diǎn)檢測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(湖北工業(yè)大學(xué) 機械工程學(xué)院,武漢 430068)

作者簡(jiǎn)介:

孫國棟(1981-),男,湖北天門(mén)人,博士,副教授,主要從事機器視覺(jué)、模式識別等方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(51205115)。


Fabric Defect Detection Based on Gray-level Co-occurrence Matrix and Back Projection
Author:
Affiliation:

(School of Mechanical Engineering, Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對織物疵點(diǎn)檢測,將灰度共生矩陣(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM)與反向投影結合起來(lái),提出了一種基于GLCM的反向投影方法(GLCM-BP);首先介紹了GLCM-BP的原理,然后給出了織物疵點(diǎn)檢測流程,分析并優(yōu)化了GLCM的距離d與灰度級N等參數,選擇了相應的濾波與自適應閾值分割方法以檢測疵點(diǎn),同時(shí)給出了7種常見(jiàn)疵點(diǎn)的檢測結果;最后將本文方法與GLCM方法作了檢出率的比較;結果表明,提出的方法具有良好的疵點(diǎn)分割效果,可顯著(zhù)提高疵點(diǎn)檢出率。

    Abstract:

    A method (GLCM-BP) which combines Gray-level Co-occurrence Matrix (GLCM) with back projection is proposed according to the fabric defect detection. Firstly the principle of GLCM-BP is introduced. Then the fabric defect detection process is given, and the parameters of distance namely d and gray levels namely N of GLCM are analyzed and optimized, and appropriate methods of filtering and adaptive threshold segmentation are adopted to detect the defects. At the same time, detection result on seven kinds of common defects is presented. Finally, this method is compared with GLCM method on the detection rate. The results show that proposed method has good defect segmentation effect and can significantly improve the defect detection rate.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

孫國棟,林松,艾成漢,趙大興.基于灰度共生矩陣與反向投影的織物疵點(diǎn)檢測計算機測量與控制[J].,2016,24(7):65-67.

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歷史
  • 收稿日期:2016-01-12
  • 最后修改日期:2016-03-07
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-08-09
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