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基于图像处理的织物疵点检测算法综述  
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【英文篇名】 Overview of Fabric Defect Detection Algorithms Based on Image Processing
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【作者】 刘小敏; 刘国高; 宗国华; 张卓; 张学武; 刘宇兴;
【英文作者】 Liu Xiaomin; Liu Guogao; Zong Guohua; Zhang Zhuo; Zhang Xuewu; Liu Yuxing; College of Internet of Things Engineering; Hohai University; Cenbird Electrombile Manufacturing Company;
【作者单位】 河海大学物联网工程学院; 常州世纪鸟电动车制造有限公司;
【文献出处】 微处理机 , Microprocessors, 编辑部邮箱 2016年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 织物; 疵点检测; 检测精度; 通用性; 实时性; 无图案; 有图案;
【英文关键词】 Fabric; Defect detection; Detection accuracy; Versatility; Instantaneity; Non-pattern-based; Pattern-based;
【摘要】 织物表面疵点的检测在视觉检测领域应用十分广泛,对纺织品制造业中产品质量的监控具有重要的现实意义。目前织物疵点检测仍存在很多难题,基于检测精度、通用性和实时性这三个标准,对近年来织物疵点检测算法进行了对比和总结。检测算法根据检测对象广义上被分为两大类:无图案的表面疵点检测和有图案的表面疵点检测。前者使用一些传统的算法就能检测出疵点,而后者相对复杂,使用传统的算法很难完成检测。将目前提出的算法分为以下几类:统计法、频谱法、模型法和有图案背景的织物检测,对几种典型的算法进行深入比较,分析其优缺点,并总结了织物疵点检测仍面临的挑战以及未来的发展趋势。
【英文摘要】 Fabric defect detection,widely used in the vision detection field,plays an essential role to ensure the quality of products in the textile manufacturing industry. At present,there are still a lot of problems in the detection methods. Such criteria as detection accuracy,versatility and instantaneity are utilized to assess and compare the detection algorithms in recent years,which can be broadly divided into pattern- based detection and non- pattern- based detection. Non- pattern- based approaches are convent...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61273170); 常州市科技支撑项目(CE20140008)
【更新日期】 2016-04-01
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言织物是日常生活中被广泛使用的材料,而织物表面疵点的检测是确保织物生产中产品质量的一个重要环节,因此成为近年来一直很热门的研究课题。传统的人工检查由于会消耗太多的人力,且检查结果受人的主观因素影响较大,因此自动化织物疵点检测系统得到快速发展。主要回顾和了解

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