【摘 要】
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针对本色织物生产过程中出现的断经、断纬、污渍、擦伤和破洞等表面缺陷,课题组设计了一种基于显著性检测和超像素分割的本色织物疵点检测系统.课题组首先对输入的图像进行双边滤波,保持图像边缘的同时去除织物纹理;然后将图像分成n×n个大小相同的图像块,对每个图像块使用基于全局对比度的图像显著性检测生成显著图;再对整张粗定位显著图进行超像素精细分割,以及二值化和图像形态学处理剔除孤立点,定位出疵点区域.实验结果表明:与3种常见的显著性检测算法相比,新系统对本色织物疵点检测的准确率更高,时间更短且疵点轮廓的分割更精确.
【机 构】
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西安工程大学陕西省智能纺织装备研究院,陕西西安 710048
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针对本色织物生产过程中出现的断经、断纬、污渍、擦伤和破洞等表面缺陷,课题组设计了一种基于显著性检测和超像素分割的本色织物疵点检测系统.课题组首先对输入的图像进行双边滤波,保持图像边缘的同时去除织物纹理;然后将图像分成n×n个大小相同的图像块,对每个图像块使用基于全局对比度的图像显著性检测生成显著图;再对整张粗定位显著图进行超像素精细分割,以及二值化和图像形态学处理剔除孤立点,定位出疵点区域.实验结果表明:与3种常见的显著性检测算法相比,新系统对本色织物疵点检测的准确率更高,时间更短且疵点轮廓的分割更精确.
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