基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点检测

针对织物表面疵点自动图像检测问题,提出一种基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点提取方法,该方法使Gabor滤波函数的比例伸缩尺度随中心频率而变化。用Gabor尺度变换的3个尺度和4个方向的滤波器组分别与正常和待识别的疵点织物图像进行卷积,提取正常与异常织物纹理特征,从而得到偏差图像。再对偏差图像进行融合,使织物疵点突显出来。最后通过阈值处理检测出织物疵点。对缺经、缺纬、经纬交错和油污4种常见织物缺陷的实验结果表明,这种方法是有效的。     

应用最优Gabor滤波器的经编织物疵点检测

针对经编织物疵点自动检测问题,提出了一种新的基于最优Gabor滤波器的经编织物疵点检测方法。具体可分为学习阶段和检测阶段;在学习阶段,对于无疵点的经编织物图像构造可调制的二维Gabor滤波器,采用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对Gabor滤波器的参数进行优化,得到与无疵点的织物图像纹理特征最匹配的Gabor滤波器参数;在检测阶段,由学习阶段得到的最佳参数构造Gabor滤波器,用该滤波器对待检测织物图像进行卷积处理,然后再对得到的卷积图像进行二值化处理,最终识别出待检测织物是否有疵点存在。结果表明,该方法的检测率可以达到96.67%,具有很好的稳定性和鲁棒性,适合应用于工业生产。     

基于小波分解和奇异值分解的织物疵点检测

探讨基于小波分解和奇异值分解的织物疵点检测效果。运用三种算法进行了织物疵点检测。采用基本奇异值分解法进行机织物疵点检测,检测结果受噪声影响较大;采用Haar小波对待测图像进行除噪,边缘检测性较弱。利用Gabor小波良好的图像边缘敏感度、方向和尺度选择性,进行图像滤波,再进行SVD分解。结果表明:Gabor小波和SVD的融合算法可以对图像多种方向多种尺度进行调节,检测效果较好。认为:Gabor小波和奇异值分解相融合算法可应用于机织物疵点检测。     

基于Gabor优化选择的彩色图像边缘检测算法

针对图像边缘检测过程中易出现图像细节信息丢失以及边缘断裂等问题,提出一种基于Gabor优化选择的图像边缘检测算法。Gabor滤波器虚部可以较好地描述像素周围的方向变化信息以及伸缩、平移、旋转不变性。利用3个尺度8个方向的Gabor虚部滤波器组提取图像边缘特征;分别计算滤波后各图像的熵值,对于同一方向、不同尺度下的滤波图像,选择熵值最大的滤波通道作为最优;根据二范数进行边缘特征融合,通过迭代式阈值分割方法获得边缘检测结果。实验结果表明,所提算法边缘定位准确且边缘细节信息丰富,边缘连续度较高。     

基于一维最优Gabor滤波器的帘子布疵点检测算法

传统的二维Gabor滤波器用于帘子布疵点检测非常有效,但计算量巨大,为此提出一种快速自动检测帘子布疵点的方法。通过一维环形投影变换把一幅二维灰度图像压缩成一维形式,然后使用一维最优Gabor滤波器检测嵌入在帘子布均匀纹理中的疵点。采用粒子群优化算法进行一维Gabor滤波器最优参数的求解。假设图像大小为N×N,滤波器窗口为W×W,计算的复杂度可以显著地从二维Gabor空间的O(W2N2)到一维Gabor空间的O(WN2),并用实验验证了该方法的有效性。     

采用Gabor滤波簇和等距映射算法的织物疵点检测方法

为提高织物疵点检测率,将Gabbor滤波法与等距映射方法进行融合,克服疵点检测过程中存在的问题。首先用由3个尺度和5个方向组成的15个Gabor滤波器簇对织物疵点图像进行滤波,减少疵点图像光照不均和对比度低的影响;然后将滤波图像划分成面积相等且互不重合的邻域,并从邻域中提取高维特征向量。采用等距映射方法对高维特征向量进行降维,剔除高维特征中冗余信息,强化分类器拟合能力;再用低维嵌入模型提取新增样本低维特征向量,用于概率神经网络分类器分类,检测是否存在疵点;最后用2种不同纹理的织物进行检测实验。结果表明,本文方法能有效提高疵点的检测精度。     

基于Gabor滤波器的织物疵点检测

从疵布结构纹理模型出发阐述Gabor滤波器疵点边缘增强原理。根据织物特征设计织物自适应Gabor滤波器,确定Gabor滤波器的中心频率。再利用设计好的Gabor滤波器对方向性特征畸变织物疵点进行增强,并通过阈值处理完成疵点边缘检测。实验证明,织物自适应Gabor滤波器对方向性特征畸变疵点具有良好的边缘增强效果,可以突出织物纹理的能量,抑制疵点纹理的能量,同时该算法的最高检测速度可以达到7m/min。     

基于深度信念网络的织物疵点检测

为提高织物疵点检测精度和效率,提出了一种基于深度信念网络的织物疵点检测方法。用改进的受限玻尔兹曼机模型对深度信念网络进行训练,完成模型识别参数的构建。利用同态滤波方法对图像进行预处理,使疵点图像更加清晰,同时抑制了背景图像。以Python语言,基于TensorFlow框架构建深度信念网络模型,对织物疵点图像进行处理得到学习样本,确定模型激活函数后,分析了各模型参数对织物疵点检测准确率的影响规律,得到激活函数为Relu, Dropout值为0.3,预训练学习率为0.1,微调学习率为0.000 1,批训练个数为64时,模型参数值达到最优。最后,利用在无缝内衣机上采集到的各类疵点图像,对深度信念网络织物疵点检测模型进行验证。结果表明：所提出的织物疵点检测方法能够快速、有效地对织物疵点进行检测和分类识别,准确率达到98%。     

基于非下采样Contourlet变换的织物疵点检测方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换的织物疵点检测新方法。首先对织物疵点图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)得到一个低频子带和多个高频子带;然后通过代价函数在高频子带中挑选最优子带并阈值化,同时对低频子带采用非线性增益函数进行增强及阈值化处理;最后将经上述处理后的低频子带与高频子带进行融合与分割,以二值图像的方式从织物背景中提取出疵点。对比实验结果表明,该方法具有较高的检出率及良好的适应性。     

改进频率调谐显著算法在疵点辨识中的应用

为提高疵点检测效率和准确率,提出用改进频率调谐显著（FT）算法替代 Gabor 小波方法预处理疵点图像,强化疵点特征向量灵敏度。分析了FT 算法中高斯滤波器模板、Lab 颜色空间、高斯滤波图像中椒盐噪声和 HSV 颜色空间不同通道取值范围不一致对疵点识别的影响,并提出了相应改进方法。利用改进 FT 算法进行图像显著处理;使用灰度共生矩阵方法对疵点显著图进行特征提取;利用概率神经网络分类器分类,检测是否存在疵点。对 2 种不同纹理面料的检测结果表明：改进 FT 算法较改进前计算时间增加约8%,但疵点检测准确率提高18% ～25%;与 Gabor 小波相比,检测准确率基本持平,但计算时间缩短约70%。     

图博会上的按需印刷——按需出版及印刷精品专区侧记

2009年9月3日．第十六届北京国际图书博览会在北京国际展览中心盛大开幕。这可谓是图书出版界的一大盛事,展商众多．形式多样．亮点频频。其中由中国图书进出口（集团）总公司和中国印刷科学技术研究所共同承办的“按需出版及印刷精品专区“是首次亮相图博会．同样也是本届图博会最大看点之一。图博会上首设的“按需出版及印刷精品展区”进一步向世人展示了印刷的魅力与对出版业发展的推动力,赢得了满堂喝彩!     

基于IPsec的虚拟专用网的研究

针对数据通讯传输中的安全及加密问题,分析了IP协议的安全体系结构和虚拟专用网的原理,论述了基于IPsec的虚拟专用网实现原理及相关技术,认为IPsec是目前唯一一种能为任何形式的Internet通信提供安全保护的协议,具有良好的发展前景。     

谷氨酸发酵液对谷氨酸提取工艺影响研究

主要研究了谷氨酸发酵液对谷氨酸提取工艺的影响,得出如下结论:用膜过滤除菌方法对染菌发酵液有较好的提取效果;发酵周期控制在30～34h;发酵液放罐残糖控制在0.6%以下;发酵结束后要及时升温处理,升温至65℃.     

葡萄果实套袋试验

我国鲜食葡萄市场竞争越来越激烈,对果品外观和内在品质的要求越来越高.鲜食葡萄果实套袋是生产无公害果品,提高果实外观品质和保证果实穗形美观的重要措施.为了给当地葡萄种植户提供适用葡萄果实套袋技术,特进行如下试验.     

酱油对酪氨酸酶抑制作用的研究

酪氨酸酶是合成黑色素过程的关键酶,通过测定酱油对酪氨酸酶活性的影响来确定其对酪氨酸酶的抑制作用及抑制机理。结果表明:酱油对酪氨酸酶具有较强的抑制作用,酶抑制率达到50%时(IC50)酱油固形物含量浓度为19.8g/L。酱油对酪氨酸酶的抑制作用动力学行为表现为可逆混合性抑制类型。     

HACCP实施中易忽视问题的探讨

HACCP是国内逐步推广实施的一个食品安全质量保证体系，是当今食品卫生监管部门所关注的热点。针对在日常监督管理工作中HACCP建立实施出现的一些问题，从创建HACCP的前期工作、HACCP的建立、HACCP的运转等3方面着眼，重点阐述了HACCP操作过程中容易忽视的概念、原则和方法，并提出了相应的观点。     

质检专家谈玩具质量抽检

每年“六一”前夕,国家质检总局都会对儿童玩具产品质量进行国家监督抽查,今年的玩具抽查主要发现什么问题？质检部门对玩具生产企业有何建议？就此,《中外玩具制造》记者日前采访了曾多次参与国家玩具产品质量监督抽检的福建质检院机械与玩具产品检验研究所所长陈伟。请他介绍相关情况。     

浅议粮食收购中的感观检验

本文简述了感观检验的定义,在粮食收购中的地位、作用和现状。对怎样做好新形势下的感观检验工作提出了提高认识,公正检验;提高素质,精益求精;健全制度,奖惩严明等具体措施。     

壳聚糖固定化木瓜蛋白酶的研究

以壳聚糖为载体,戊二醛作为交联剂,采用载体交联法制备固定化木瓜蛋白酶,并研究了固定化木瓜蛋白酶的最佳固定化条件。结果表明:木瓜蛋白酶的最佳固定化条件为给酶量为40～50mg/g,于pH7.5,25～30℃下,0.4%～0.5%的戊二醛溶液交联12h,所得的固定化木瓜蛋白酶的活力回收率平均达61.6%。