.该方法检测速度低、误检率和漏检率高,检验结果受到人员主观因素的影响,检测正确率仅能达到%左右,而且人工检布对工人的视力损害很大。针织物疵点的检测技术已成为当今制约纺织行业进一步发展的“瓶颈一,怎样用计算机视觉代替人工检布成为现在研究的热点。本文在国内外研究的基础上,介绍了一种基于恼胫物疵点检测系统与方法,采用砑⒔岷螹喑獭疵点检测的重点是疵点识别和分类,本文中图像首先经过中值滤波去噪和二值化处理,预处理后的图像采用小波进行小波分解,得到织物的经向和纬向纹理子图像。根据针织物的纹理特征,对针织物图像进行窗口分割,在已分割的窗口中提取子图像的特征值。继而对特征值进行归纳分析,输入神经网络进行网络训练,实现对疵点的分类,利用训练好的神经网络对剩余的样本进行测试。在本方法中,最重要的是特征值的选取、特征值的提取以及疵点的分类,本文对相关的理论进行研究。Р疚闹械奶卣髦邓∮玫哪芰俊⒎讲睢⒓ú詈挽兀次实验,证实这鎏卣髦的芄缓芎玫姆从φ胫锿枷竦疵点信息;疚母菡胫镂评矶哉胫锿枷窠写翱诜指睿诜指的窗口中包含针织物纹理的最小单元。经过小波分解后,得到针织物图像的经向和纬向纹理子图像,从子图像所分割的窗口中提取特征值能将不同的针织物疵点反应出来;运崛〉奶卣髦到泄槟煞治觯扛鐾枷裰械淖畲笾与最小值的差输入神经网络训练,最后将测试的样本的特征值输入训练好的神经网络,检验所训练好的神经网络的正确度。经过验证,本文所提出的方法,可以有效的检测平针、罗纹和双罗纹三类针织物中所出现的横路、飞花、破洞和漏针四种常见的疵点,准确率达到了%。关键词:针织物疵点、〔ā窬,Р胁癿僦薆Ⅸ咖В仅詀飀鼬丽飀產,毋阰们弘们齞面皌齯、加锄産觚閏协跚謚課鹪餫鮱瞱瓵読琺騦诧耹圮甌瑄廿甧Ⅵ.托甧琭Ⅱ甌廿托▲凡ⅣР鰅出.觚。她.洫鹏,曲.篴琺飀妇缸絚髓,綢批誴鮱鷇小锄叩莄説闕畂圣芉盥盆坠┮產佗巾蒳鮱%.甴Ⅱ鰉廿甧任.龇甌甌、Ⅳ猇缸緎、,痚
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