| 逄鹏,向洪波,魏喜雯,杨新年.基于不变矩与神经网络的织物缺陷检测研究[J].针织工业,2015,(11):69-72 |
| 基于不变矩与神经网络的织物缺陷检测研究 |
|
| 投稿时间：2015-06-15 修订日期：2015-10-30 |
| DOI： |
| 中文关键词: 织物缺陷检测,不变矩,神经网络,分类识别 |
| 英文关键词: |
| 基金项目: |
|
|
| 摘要点击次数: 1669 |
| 全文下载次数: 2 |
| 中文摘要: |
| 针对织物表面的非结构化畸变缺陷,提出一种基于不变矩与神经网络相结合的织物缺陷检测方法。首先,利用图像处理的方法对织物图像进行预处理分块;其次,提取待检测织物分块图像的7个不变矩值,通过比较分块变换后的统计特征量,发现缺陷织物与非缺陷织物的统计特征量存在差异;基于该特点,建立BP神经网络,应用织物图像的7个不变矩特征值作为神经网络的输入,通过学习大量样本,获取最佳权值参数,实现对非结构化畸变缺陷的识别分类。试验结果表明,该算法检测的准确率达到80%以上,对破洞的检出率接近100%,能够很好检测织物的非结构化缺陷,有效地满足织物的生产工艺要求。 |
| 英文摘要: |
| |
| 查看全文 查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
| 关闭 |
|
|
|
