编织物疵点检测与类型识别

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1、万方数据4．1．2相角变化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯264．2基于改变的相角变换进行编织物疵点检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274．2．1改进后相角变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274．2．2几类疵点的分割方法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．284．2．3本文疵点分割过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324．3编织物常见疵点类型的识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344．3．1实验过程及实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344．3．2实验分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．374．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯38第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395．1研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395．2未来工作的展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯40参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．41致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．45II万方数据第一章引言织物疵点检测是织物生产过程中的一个重要环节，是保证后续生产的重要前提，传统的织物疵点检测方法是由检测人员参照验布标准，寻找布面疵点，疵点检测工作几乎全是由人工目测

3、完成，该类检测方法劳动强度大、检测效率低、检测结果易受验布人员的主观影响，且误检率漏检率高。因人工检测具有一定的主观性，所以即使对于同一批检测材料，不同检测人员会得出不同的检测结果，致使检测结果的客观性和可重复性较差。为了避免此种情况，采用计算机图像处理技术来完成织物疵点自动检测。然而在利用计算机图像处理技术检测识别织物疵点的过程中，编织物疵点特征值的提取是关键。织物表面纹理特征明显，结构性、周期性、方向性和均匀性是可度量的，因此特征作为表征织物图像的一种性质，能够借助数学运算反映出织物表面纹理特性。根据正常编织物纹理特征与有疵点的编织物纹理的区别即可检测出编织物疵点。织物图像

4、是一种典型的纹理图像，织物疵点检测实际上是一个纹理分割和识别的过程，这是因为疵点处的纹理结构不同于正常织物，因此能够把他们检测出来。目前国内、外对编织物的检测主要有三种形式：目前，编织物疵点检测及类型识别大体上只要有三种方法：第一种方法是利用图像本身像素之间的统计关系n卜H1，利用灰度熵、灰度共生矩阵；第二种方法是通过对图像进行变换，在变换域进行分析b卜n¨，如傅立叶变换、小波变换、Gabor滤波器等方法；第三种就是基于构建后的模型进行检测的方法，如高斯一马尔科夫随机场(GMRF)模型的利用‘’引。由于织物疵点种类繁多、形态各异，且各类算法都具有一定的局限性，因此如何有效地对编

5、织物进行疵点检测n副n8¨2司仍然是一个难点。如采取灰度共生矩阵法虽所提取的数据准确可靠，可以较为灵敏地检测出织物疵点，且检测的疵点种类较多。但在构造图像灰度共生矩阵时，因受像素方向、像素距离、图像灰度等万方数据天津工业大学硕士学位论文级、窗口大小等因素的影响，特征值将会改变，因此检测结果将会有很大差异。此外，灰度共生矩阵维数很大，使得计算量十分繁重，不适于在线高速检测。又如小波变换，虽然小波分析具有多尺度的特点以及时域、频域表征信号局部特征的能力，能在不同尺度和方向上表示织物纹理，这种方法简单有效，灵活性强，漏检率低，适应范围广，并且容易实现，对织物的常见疵点能快速准确的检测

6、。但其缺点是小波变换不提供具体的频率信息，它只是在不同的尺度上提供信号的细节，不能对疵点的位置做准确定位，也难以确定疵点的大小。再如GMRF模型的检测方法，虽然它能够通过其模型参数简洁地表示多种织物，可完成对织物统计特征畸变疵点的在线检测但对于区域面积相对较小的疵点，或类似散弹噪声的杂质，该方法的检测效果不佳。本课题有俩个目的，其一是对编织物疵点检测，其二在检测的基础上对编织物的疵点类型进行分类。着重探究使检测方法不仅实现简单，操作容易，还要达到与以往的编织物疵点检测方法相比，能够解决同时实现点、线、块状的疵点检测，并且要求做到使检测出的疵点形状大小更接近疵点原样。其次实验断经

7、、缺纬、油污、破洞几种疵点类型的分类。第一章，引言：首先说明了本文研究的目标及意义，其次对于本文课题的研究现状进行了简单阐述。第二章，数字图像处理及MATLAB应用程序的简单介绍。第三章，详细阐述了编织物疵点检测三类方法。第四章，基于改进的相角变换进行编织物疵点的检测。第五章，总结与展望：对当前工作的总结，并对下一步需要研究的重点和将来的工作进行展望。2万方数据第二章数学图像处理及MATLAB应用程序的介绍第二章数字图像处理及WLAB应用程序的介绍2．1数字图象处理2．1．1数字图象处理的简