基于圖像處理的簾子布疵點檢測的算法研究.pdf

1、簾子布的生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生疵點，這些疵點直接導(dǎo)致簾子布質(zhì)量的下降，進(jìn)而影響著產(chǎn)品的銷售及出口等。本文研究的目的是找到基于機器視覺的簾子布疵點的快速檢測方法。
　　 本文在對國內(nèi)外關(guān)于該領(lǐng)域研究成果的學(xué)習(xí)和研究的基礎(chǔ)上，提出了一種簾子布疵點的檢測方法。在簾子布圖像的疵點快速判別部分，采用了基于圖像局部熵的原理和方法，給出了簾子布圖像經(jīng)分割成子圖像后的局部熵矩陣，通過對最大熵和最小熵的差值來判斷圖像是否含有疵點，解決了疵點圖像的快速判

2、別問題；疵點圖像分割部分，采用了基于模糊理論的最大熵分割方法，并將分割后的效果和經(jīng)典Otsu進(jìn)行了對比，說明了基于最大模糊熵的圖像分割方法較好；在簾子布疵點的識別分類算法研究方面，特征參數(shù)采用了簾子布的疵點長度L、疵點寬度W、疵點的經(jīng)緯伸長度R、疵點面積S及疵點的緊密度C五個特征常量；疵點的識別采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別原理和方法，詳細(xì)論述了輸入輸出數(shù)據(jù)的處理、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的神經(jīng)元數(shù)和訓(xùn)練方法的選擇，最后采用測試樣本對識別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了仿真測