基于支撑矢量机的织物疵点识别算法

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1、第卷第期纺织学报∂年月∏×¬文章编号222基于支撑矢量机的织物疵点识别算法高晓丁高滨左贺辛文辉1西安工程科技学院陕西西安1西安科技大学陕西西安摘要为了使用机器对织物疵点进行有效地检测和分类提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法∀该算法运用直方图统计的方法由概率统计生成直方波形基于波形特征参数对比能准确定位织物纹理结构的异常位置正确识别织物疵

2、点并将其作为支撑矢量机的输入参数用于训练特征样本集以获得支撑矢量对待识对象进行识别得到识别结果在识别结果中寻找最优匹配将待识图像归入最匹配类中∀实验结果表明该算法用于织物疵点检测是可行!有效的可得到满意的识别结果∀关键词支撑矢量机直方图统计神经网络中图分类号×≥1文献标识码Φαβριχδεφεχτδετεχτιονβασεδονσυππορτϖεχτορµαχηινε÷2÷•2∏ΞιχανΥνιϖερσιτψοφΕνγινεερινγΣ

3、χιενχε&ΤεχηνολογψΞιχανΣηανξιΧηιναΞιχανΥνιϖερσιτψοφΣχιενχε&ΤεχηνολογψΞιχανΣηανξιΧηιναΑβστραχτƒ√∏∏∏∏

4、√∏√¬∏√×∏

5、∏√∏∏√×∏∏×∏∏×¬

6、√∏√Κεψωορδσ∏√∏纺织品生产中质量控制与检测是非常重要的目前已提出了大量的机器识别方法包括神经≈≈≈织物疵点识别是其中很重要的一部分∀由于特征较网络和进化算法等它们大都基于∞原则∀明显的织物疵点只占所有待识疵点

7、的少部分大多基于∞原则的学习方法一般在大样本的情况下数待识疵点的特征不明显且有的特征有缺失因此有较好的学习能力而实际应用中样本往往是有限难以选择普遍适用的算法∀目前企业仍采用人工进的在小样本情况下基于∞原则的算法会存在诸≈行织物疵点检测因受劳动强度和环境条件等因素如过学习!局部极小点等问题∀≥∂是一种基于限制无法确保高准确率∀基于这个原因织物疵点统计学习理论的分类器它使用≥原则同时控制的自动识别技术是近年来国内外学者共同关注和研经验风险和学习机容量在理论上保证了小样本情究的热门课题之一∀织物疵点自动识别

8、技术的核心况下机器的学习和推广能力∀在预处理过程使用直≈内容是对采集的织物图像进行分析处理∀方图统计法生成纹理特征方波图提取参数识别收稿日期