基于机器视觉的疵点检测方法的研究进展

论文摘要

机器视觉在织物疵点检测方面具有广泛的应用,对纺织品质量控制具有重要的现实意义。本文通过对近几年相关文献的分析,简要综述关于疵点检测各种方法,并按照对织物图像处理的方法不同可分为:结构方法、统计学方法、频谱分析方法、基于模型的方法和基于学习的方法。着重阐述了各类方法的优缺点,并总结该领域的发展趋势。

论文目录

• 1 织物疵点检测方法
•   1.1 基于结构方法的织物疵点检测
•   1.2 基于统计方法的织物疵点检测
•     1.2.1 灰度共生矩阵
•     1.2.2 数学形态学
•     1.2.3 直方图统计法
•   1.3 基于频谱方法的织物疵点检测
•     1.3.1 傅里叶变换
•     1.3.2 小波变换
•     1.3.3 Gabor滤波器
•   1.4 基于模型方法的织物疵点检测
•   1.5 基于学习的织物疵点检测
•     1.5.1 神经网络
•     1.5.2 深度学习
•     1.5.3 支持向量机
• 2 总结
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王孟涛,李岳阳,杜帅

关键词: 图像处理,纺织品,疵点检测,机器视觉

来源: 现代纺织技术 2019年05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: 江南大学教育部针织技术工程研究中心

基金: 国家自然科学基金(61772238),江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2016022-21)

分类号: TS101.97;TP391.41

DOI: 10.19398/j.att.201804016

页码: 57-61

总页数: 5

文件大小: 124K

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