基于ButterWorth滤波和EM算法的电子布疵点检测

为了精确定位和分割电子布生产过程中产生的疵点,提出一种基于ButterWorth滤波和EM算法的电子布疵点检测方法。因电子布的背景纹理对疵点检测存在影响,首先采用ButterWorth滤波弱化图像背景纹理信息;再应用高斯混合模型对预处理后的图像进行表征,通过EM算法迭代模型的最优解,对像素进行标记;最后,根据标记结果分离背景与疵点区域,定位并分割疵点。实验结果表明,该方法既能准确定位疵点位置,又能有效保留疵点的细节信息,并且能够检测多种类型的疵点,在疵点检测方面具有一定的参考价值。     

基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法

针对图像检索,提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法。主要是在卷积神经网络（CNN）中加入哈希层,采用由粗到精的分级检索策略,根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的[m]幅图像构成图像池,计算池内图像与查询图像高层语义特征之间的欧氏距离进行精检索,达到最终的检索目的。提出方法将哈希层的损失作为优化目标之一,结合图像的两种特征进行检索,弥补了现有方法中直接利用CNN深层特征检索耗时、占用内存的不足。在印花织物和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出方法检索性能优于其他现有方法。     

基于机器视觉的管纱污渍检测算法研究

针对管纱表面污渍的质量问题,提出基于机器视觉的管纱表面污渍检测算法。先对图像进行预处理以及Sobel算法处理,消除光照不均以及背景纹理的影响,再用双高斯算法增强目标与背景的差异,然后用灰度矩形法削弱背景的噪声,最后采用动态阈值的方法提取目标。实验结果表明,该算法对管纱表面污渍的检测有一定的准确性与实时性。     

基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度测量

为了精确地评价纱线的表观条干均匀性,提出一种基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法。首先通过图像采集装置获取纱线图像;然后对纱线图像进行亚像素边缘检测获取纱线边缘点集;利用开运算对获取的边缘点集进行处理,进而获得纱线条干的边缘;最后采用坐标直方图方法计算纱线平均直径和条干CV值。为验证方法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容式条干仪的均匀度检测及基于模糊C均值分类和Otsu图像法的检测结果进行了对比。结果表明:基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法与电容式的测量结果有着较好的一致性,证明所提方法可得到准确的结果。     

基于小波域多尺度Markov随机场的织物印花图案分割

织物印花图案的分割是纺织印染工艺中一个非常重要的过程,为了提高纺织印花图案的分色精度,本文采用小波域的多尺度Markov随机场模型实现了织物印花图案的分割。该方法首先对图像进行预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解,在每一尺度的分割过程中利用了各尺度上的有关信息:特征场建模通过描述小波系数之间的相关性反映每一像素位置的特征属性,标记场建模通过考虑邻域标记间的相互作用反映图像分割的区域性。两种随机场建模以联合概率乘积的形式相互约束,共同作用于该尺度的分割过程。在分割过程中,从最低分辨率尺度到原始分辨率尺度逐次进行图像分割,低分辨率尺度的分割结果通过直接投影作为相邻的更高分辨率尺度的初始分割,最高分辨率尺度上的分割结果作为本文方法的分割结果。     

改进型奇异值分解在织物疵点检测上的应用

为了识别不同织物表面多种类型的疵点,提出了一种基于矩阵奇异值分解（SVD）的疵点检测方法。首先采用自适应分割技术提取织物图像中包含疵点的感兴趣区域（ROI）,其次将包含疵点的ROI部分继续分割成若干小的不重叠的子图像,并对子图像进行奇异值分解。由于奇异值与织物图像的能量信息相关,通过去除表征织物纹理背景能量的奇异值,以余下的奇异值重组子图像,从而增加疵点区域与纹理背景的能量差异。最后再对ROI区域进行复原时,会出现子图像重构过程不完全连接的情况,采用二值化阈值处理可以消除影响,完成检测目的。实验证明,所提出的改进型奇异值分解技术,耗时短,效率高,对于选取的7种纹理结构不同的织物中大多数疵点,都能够识别其形状和位置。     

全数字永磁交流伺服在平网印花单元上的设计

将当前先进的电机控制专用DSP芯片和矢量控制技术结合平网印花机印花单元来进行研究、分析和应用,开发了技术先进的印花单元专用变频器,实验结果表明所采用的控制方案正确可行,控制系统有较好的动态性能和稳态精度.     

应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测

针对织物缺陷检测时传统人工的误检率、漏检率较高问题,提出一种应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测算法。因织物图像采集过程中含有较多噪声且信噪比较低,先对缺陷织物进行最优尺寸高斯滤波,有效滤除细节噪声;再根据织物图像特征建立深度卷积神经网络,利用径向基神经网络的非线性映射能力作用于卷积神经网络,并通过反向传播算法调整权值参数,获取无缺陷样本与训练样本之间的映射函数;最后,利用映射函数及特征字典重构图像并提取特征,根据Meanshift算法分割缺陷,确定缺陷位置。结果表明：应用深度卷积神经网络的缺陷检测算法对色织物图像库中的缺陷图像可实现提高检测效率、缩短检测时间,获取准确缺陷位置的目的。     

基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法

提出了一种基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法。该算法首先对样本织物图像进行均值下采样处理,淡化和消除背景纹理对织物疵点检测的影响,然后将均值下采样处理后的图像经Frangi滤波器进行滤波,从而增强织物疵点部分以利于疵点的分割,最后对Frangi滤波后的图像进行阈值分割,分割出织物疵点部分。采用该算法对6种纹理织物进行处理,检测出26种疵点,92%的疵点能被准确的检测和定位,误报率为8%,检测效果较好。