工業(yè)流水線織物疵點檢測及分類算法研究.pdf

1、織物疵點檢測是紡織品質(zhì)量控制和管理的主要環(huán)節(jié)之一，但國內(nèi)的織物疵點自動檢測研究尚處于起步階段，市場上還沒有成熟的國產(chǎn)工業(yè)流水線織物疵點檢測系統(tǒng)。因此，針對我國紡織業(yè)的實際情況，采用新技術(shù)和行之有效的算法，以較低的硬件成本，研究開發(fā)工業(yè)流水線織物疵點檢測系統(tǒng)是非常具有實際意義的。 本文在查閱相關(guān)國內(nèi)外文獻的基礎(chǔ)上，對布匹疵點檢測系統(tǒng)進行了研究，其中的關(guān)鍵點是：1、如何提高系統(tǒng)的檢測速度，以滿足實時檢測的要求；2、在樣本有限、數(shù)據(jù)特

2、征維數(shù)較高的情況下，采用什么方法對疵點進行分類。本文的研究內(nèi)容和取得的結(jié)果如下： 1、構(gòu)建了基于DSP的織物疵點檢測系統(tǒng)。介紹了系統(tǒng)的工作原理，對系統(tǒng)的功能模塊進行分析，并對DSP疵點檢測功能模塊進行了系統(tǒng)選型。 2、設(shè)計了一種運行在DSP上的織物疵點檢測算法。該算法將疵點圖像進行預(yù)處理、動態(tài)閾值二值化、形態(tài)學(xué)腐蝕后，采用統(tǒng)計的方法來快速判斷有無疵點，并且為特殊疵點——云織，設(shè)計了一套有效的檢測算法。 3、對織物

3、疵點特征提取算法進行了設(shè)計?？椢锎命c特征提取算法將灰度共生矩陣和Gabor濾波器相結(jié)合，利用Gabor濾波器能捕獲紋理較多的有用信息和準確度高的優(yōu)勢，輔以灰度共生矩陣特征一起作為圖像特征信息，增強了織物疵點分類的準確性。 4、設(shè)計了基于支持向量機的織物疵點分類算法，并在PC機上編程實現(xiàn)?？椢锎命c分類算法利用支持向量機很好地解決了疵點分類中小樣本、非線性、高維數(shù)的難點。 5、最后，對本文進行了總結(jié)，并提出了一些進一步的研究