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基于图元分割与Gabor滤波的织物瑕疵检测方法

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为实现含复杂图案织物的自动化检测,提出基于图元分割与Gabor滤波的织物瑕疵检测方法,对具有复杂周期变化图案的织物进行检测.根据图像纹理的周期变化规律,确定图案单位模板大小,即包含一个周期图案的晶格.对图像进行自适应分割,并通过图元分割获得单元图像元素.通过Gabor滤波器生成特征的响应分布,获取理想的模板晶格,根据提出的投票程序,通过分析其特征向量的Manhattan根据距离图元晶格差异的分布来识别瑕疵图元晶格.实验结果表明:检测方法对星形和箱形图案的织物样本数据集上检测效果较好,显著提高了样本的查全率.
Fabric defect detection method based on primitive segmentation and Gabor filtering

狄岚、杨达、梁久祯、马明寅

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江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122

道路交通安全公安部重点实验室,江苏 无锡 214151

常州大学 信息科学与工程学院,江苏 常州 213164

图元分割 Gabor滤波 织物瑕疵 瑕疵检测

江苏省研究生科研与实践创新计划项目道路交通安全公安部重点实验室开放课题基金资助项目

SJCX19_07942020ZDSYSKFKT03-2

2020

10.13475/j.fzxb.20191204308

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(9)
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