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本文研究了一种基于机器视觉的纺织品疵点检测系统,它采用模块化硬件设计,图像处理软件满足实时检测的要求,可以有效检测出生产线上的疵点.并为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器,具有一定的学习能力,当待测材料或有关设备发生变化时,系统可根据疵点样本库对分类器进行训练,以适应生产线的相关变化.实验结果验证了该方法的有效性.