【摘 要】
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针对织物表面的非结构化畸变缺陷，提出一种基于不变矩与神经网络相结合的织物缺陷检测方法。首先，利用图像处理的方法对织物图像进行预处理分块；其次，提取待检测织物分块图像的7
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针对织物表面的非结构化畸变缺陷，提出一种基于不变矩与神经网络相结合的织物缺陷检测方法。首先，利用图像处理的方法对织物图像进行预处理分块；其次，提取待检测织物分块图像的7个不变矩值，通过比较分块变换后的统计特征量，发现缺陷织物与非缺陷织物的统计特征量存在差异：基于该特点，建立BP神经网络。应用织物图像的7个不变矩特征值作为神经网络的输入，通过学习大量样本，获取最佳权值参数．实现对非结构化畸变缺陷的识别分类。试验结果表明．该算法检测的准确率达到80％以上，对破洞的检出率接近100％。能够很好检测织物的非结构化
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