【摘 要】
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纺织行业是我国对外贸易的支柱行业之一,但是我国的大部分纺织产品利润极低,附加值低,主要是由于高品质纺织产品占比重太少,而纺织产品的品质与织物瑕疵的多少密切相关。因此,织物瑕疵自动检测系统的研制与普及,对于纺织行业具有重大现实意义。目前我国大部分的纺织企业都属于中小企业,使用人工抽样检测的方法检测织物瑕疵,纺织产品品质的提高受到了制约。这方面国内外已有大量研究,也有一些已经投入市场的产品,但价格太过
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纺织行业是我国对外贸易的支柱行业之一,但是我国的大部分纺织产品利润极低,附加值低,主要是由于高品质纺织产品占比重太少,而纺织产品的品质与织物瑕疵的多少密切相关。因此,织物瑕疵自动检测系统的研制与普及,对于纺织行业具有重大现实意义。目前我国大部分的纺织企业都属于中小企业,使用人工抽样检测的方法检测织物瑕疵,纺织产品品质的提高受到了制约。这方面国内外已有大量研究,也有一些已经投入市场的产品,但价格太过昂贵,性价比太低,因此普及使用率低。
本文内容主要针对该系统中的软件检测部分。依据拍摄取样的织物疵点图片,对基于图像的织物疵点的特征提取和检测算法进行了研究。
首先对织物图像提取了基于分形空隙、多重分形理论、傅立叶变换分析和小波变换分析的特征,研究了这些特征对织物正常样本和疵点样本的区分度。然后针对傅立叶变换和小波变换得到的较高维特征,分别应用主成分分析方法进行维数约减,选取出有效的特征组合,再和其他特征一起组成新的较低维的特征空间,以达到降低计算量的目的。最后还与未约减维数的实验结果进行了性能的对比。
本文还对各聚类算法进行了简介,由于普通FCM聚类算法对非球型数据集效果不佳的问题,使用了基于融合冗余模糊聚类算法思想的谱聚类算法进行聚类,进而区分出正常和瑕疵样本。经本文实验结果表明,本文提取的基于分形空隙、多重分形理论、傅立叶变换分析和小波变换分析的特征,与利用的聚类算法能有效的检测出织物疵点。
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