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基于低秩分解的织物疵点检测

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针对传统低秩分解法导致的图像信息过度丢失和织物弹性导致的歪斜问题,提出一种基于Beta范数的改进低秩分解检测方法.首先,通过提取织物图的基元特征构造先验信息图.其次,采用Beta范数代替低秩分解中的核范数,并由先验信息图引导低秩分解方法对织物图进行分解,解决了传统低秩分解方法中核范数导致的图像信息过度丢失的问题.进而,提取织物图的方向梯度直方图(HOG)特征构造后验信息图,并将后验信息图和通过低秩分解得到的稀疏分量进行哈达玛乘积获得显著图,解决了织物弹性导致的歪斜问题.最后,利用最优阈值分割得到疵点图.将实验结果与已有的4种方法进行对比,结果表明,该方法可以有效抑制歪斜干扰,且检测时间更短.
Detection for fabric defects based on low-rank decomposition

杨恩君、廖义辉、刘安东、俞立

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浙江工业大学 信息工程学院,浙江 杭州 310023

织物疵点 疵点检测 低秩分解 后验信息图 Beta范数 歪斜干扰

国家自然科学基金国家自然科学基金-浙江省两化融合联合基金

61973275U1709213

2020

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2020.41(5)
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