织物疵点检测算法及其基于dm642图像处理系统的软件设计

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1、北京服装学院硕士学位论文织物疵点检测算法及其基于DM642图像处理系统的软件设计摘要织物疵点检测是纺织品生产中进行质量控制的重要环节。目前国内对疵点的检测主要由人工完成，这种方法存在劳动强度大、检测效率低、误检率高等缺点。因此，研究织物疵点自动检测系统具有重要的社会和经济意义。本文针对无疵点织物图像的特性，设计了一组Gabor滤波器，并利用遗传算法优化出Gabor滤波器的参数。采用此Gabor滤波器组分别设计了基于频域滤波和空域模板滤波的疵点检测算法，并利用这两种算法对织物疵点进行检测，获得了较好的检测效果。同时，本文在DM642图像处理系统上完成了基

2、于Gabor滤波器组一维空域模板的疵点检测算法软件设计，实现了织物图像采集，疵点检测以及结果显示等功能。关键词：Gabor滤波器；疵点检测；遗传算法；卷积模板；DM642北京服装学院硕士学位论文FABRICDEFECTDETECTIoNALGoRITHMANDITSSOFTWAREDESlGNONDM642IMAGEPROCESSINGSYSTEMABSTRACTInteXtileindustry'f萏晰cdefectdetectionistlleimportaIntpanofquali够contr01．Currently，thefabricdefec

3、tdetectionismanuallycompletedinChinawitll协esedisadv锄tagessuch鹊hi曲labors仃engtIl，lowemciency'hi曲erfalSedetectionrate锄dsoon．Theref．0re．tlleresearchonaulIomaticf

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5、featureofnon-defectfabriciIllage．Tlleirpar锄etersareoptimizedbygeneticalgo珊un．Twodefectdetectionalgorimmsbaseds印aratelyontlleGaborfilterbankin丘equencydomaillalldtheirspatial·domainconVolutionmasl(saredesignedtode协ctt11ef．abricdef．ects．Thedete吐ionresultsshowtllattllef．abricdefbcts

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7、ctiIlt11eimage锄ddisplayingitcorrectly．KEYWOImS：GaborFilter；DefectDetection；GeneticAlgorit}lrn；ConvolutionMask：DM642II原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：j艰亚苟支签字日期：1

8、柙7年A月肛日J学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解北京服装学院有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京服装学院。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：二母熏省＆签字同期：埘年卢月户日学位论文作者毕业后去向工作单位：通讯地址：导师签名‘群彳司绎签字日期：2c，07年f2月雎日电话邮编北京服装学院硕士学位论文1．

9、1课题背景及研究意义第一章绪论国内纺织工业在自动化技术应用上已经取得很大进展，各道工序的生产效