应用多尺度多方向模板卷积的筒子纱缺陷检测

论文摘要

针对筒子纱不规则的纹理基元增加缺陷检测难度的问题,提出一种基于多尺度多方向模板卷积的筒子纱表面网纱缺陷检测算法。首先通过系统采集筒子纱的顶面纹理图像;其次对原图像进行OTSU阈值处理,并采用椭圆拟合确定纹理位置,利用极坐标变换将其展开;然后利用水平方向一维高斯差分算子提取边缘,通过改变高斯核的标准差获取多个尺度的边缘图像;进而将0°～180°角度区间量化成多个方向模板与各尺度的边缘图像进行卷积,并投票记录每个像素位置在各尺度下的多方向模板卷积结果的最大值;最后,选取经验阈值对最强卷积响应进行分割得到缺陷图像。实验结果表明,该方法可有效检测筒子纱表面的网纱缺陷,识别准确率达0. 96。

论文目录

• 1 系统框架
•   1.1 系统组成与工作原理
•   1.2 图像采集
• 2 检测算法
•   2.1 预处理
•   2.2 缺陷检测
•     2.2.1 多尺度边缘提取
•     2.2.2 多方向模板卷积
• 3 实验结果与分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蔡逸超,周晓,宋明峰,牟新刚

关键词: 筒子纱,图像处理,缺陷检测,边缘提取,多尺度分析,模板卷积

来源: 纺织学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 武汉理工大学机电工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(61701357),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(183204007)

分类号: TS107.2;TP391.41

DOI: 10.13475/j.fzxb.20180501206

页码: 152-157

总页数: 6

文件大小: 405K

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