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文檔簡介
1、作為一個(gè)紡織大國,我國到目前為止還沒有開發(fā)出實(shí)用的織物自動檢測系統(tǒng),而從國外引進(jìn)的系統(tǒng)存在價(jià)格太高,機(jī)器配置和操作方式不能很好適應(yīng)我國具體生產(chǎn)狀況的問題。 我們在對近20年國內(nèi)外織物疵點(diǎn)自動檢測技術(shù)的發(fā)展歷程及已成功推向市場的成果的學(xué)習(xí)與研究的基礎(chǔ)上,指出了適合我國的織物疵點(diǎn)自動檢測研究發(fā)展方向,即基于計(jì)算機(jī)軟件處理的檢測方法。并提出了一套行之有效的疵點(diǎn)識別軟件算法,為我國推出自主研發(fā)的織物疵點(diǎn)自動檢測系統(tǒng)提供了理論基礎(chǔ)及技術(shù)上
2、的支持。 本文提出的檢測算法為:用數(shù)碼相機(jī)在均勻光線照射下平行于白色機(jī)織物坯布拍照獲得織物圖像,輸入計(jì)算機(jī);先將織物圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖,使用直方圖均衡化法增強(qiáng)圖像的清晰度和對比度;然后利用類似”灰度共生矩陣”的統(tǒng)計(jì)算法識別織物的紋理密度,基于織物經(jīng)緯密度和疵點(diǎn)特征對織物圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮,加快了后繼處理速度并減少了圖像的噪聲干擾;再利用灰度閾值分割將織物圖像二值化提取出疵點(diǎn)部分,并用“腐蝕——膨脹”算法濾除灰度閾值二值化后圖像中產(chǎn)生
3、的噪聲點(diǎn);最后提取疵點(diǎn)的特征值,輸入單層(無隱層)感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行疵點(diǎn)的識別與分類。 我們成功地將織物紋理密度識別的研究成果運(yùn)用于織物疵點(diǎn)檢測中,具體來說是用于圖像數(shù)據(jù)的壓縮中,大大減小了數(shù)據(jù)處理量,加快了疵點(diǎn)識別速度,并去除大量冗余數(shù)據(jù)減小了噪聲干擾,使檢測結(jié)果更準(zhǔn)確。在實(shí)驗(yàn)中我們對白色平紋機(jī)織物的缺經(jīng),重經(jīng),缺緯,重緯,破洞,油污等6種最常見,出現(xiàn)最多的疵點(diǎn)進(jìn)行了識別,正確識別率達(dá)到96﹪。 本文提出的方法在紋理識
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