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基于稀疏字典优选的织物疵点检测方法

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针对稀疏字典算法检测速度慢,无法满足实时检测需求的问题,提出了一种基于稀疏字典优化的疵点检测算法.首先采用一定尺寸的窗口对正常样本滑动取块进行学习得到字典库;然后对字典库进行分组优选,其策略是依据样本被近似的程度,按顺序分组挑选最优字典组;之后检测时选用字典组对织物图像求解系数并进行重构,得到重构图像及相应的残差图像,最后对残差图像进行疵点区域的判定.实验结果表明,此方法检测准确率平均可达 96.22%,检出率高于无约束字典学习方法,图像大小为 512 像素×512 像素时平均每张用时 208 ms,为稀疏字典方法的 0.26%,可达到在保证检测精度的同时仍具有实时性的效果.
Fabric defect detection method using optimized sparse dictionary

sparse representationdictionary optimizationfabric defectreal-time detectionimage optimization

王小虎、潘如如、高卫东、周建

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生态纺织教育部重点实验室(江南大学),江苏 无锡 214122

稀疏表达 字典优化 织物疵点 实时检测 图像处理

国家自然科学基金

61501209

2023

10.13475/j.fzxb.20220308101

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2023.44(8)
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