PCA-NLM的紡織品缺陷檢測(cè)

期刊名字：中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)
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論文作者：楊學(xué)志，左海琴，陳遠(yuǎn)，吳克偉，謝昭
作者單位：合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院
更新時(shí)間：2023-02-28
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論文簡(jiǎn)介

在紡織品自動(dòng)檢測(cè)過(guò)程中,采集的圖像容易受到噪聲及織物表面材質(zhì)的干擾,為解決這一問(wèn)題,提出一種混合方法進(jìn)行紡織品缺陷檢測(cè),將圖像增強(qiáng)和缺陷檢測(cè)方法進(jìn)行混合處理,在非局部均值濾波算法(NLM)的相似度評(píng)價(jià)中引入主成分分析(PCA)進(jìn)行去噪處理,采用的PCA-NLM混合模型有效增強(qiáng)了缺陷區(qū)域的灰度共生矩陣紋理特征,提高了缺陷紋理和無(wú)缺陷紋理之間的類可分離性.通過(guò)對(duì)7類缺陷的紡織品圖像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)分析表明,相比單一的非混合方法,本文的混合模型有效提高了紡織品缺陷的檢測(cè)正確率.

論文截圖

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