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基于AR模型的机织物线状疵点的检测研究  
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【英文题名】 Woven Fabric Linear Research of Detection Based on AR Model
【作者】 朱俊岭;
【导师】 汪军;
【学位授予单位】 东华大学;
【学科专业名称】 数字化纺织工程
【学位年度】 2012
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 东华大学
【网络出版投稿时间】 2012-04-20
【关键词】 机织物疵点检测; 线状疵点; AR模型; Burg算法;
【英文关键词】 AR model; Burg arithmetic; Woven fabric defect detection; Linear defect;
【中文摘要】 随着当今社会计算机和图像处理技术的发展,计算机视觉技术在纺织工业上的应用也越来越广泛。在纺织品表观质量检测尤其是织物疵点的计算机视觉检测一直是各国学者的研究热点。随着劳动力成本的增加,自动化检测已经成为了一种的趋势。疵点检测的方法很多,但是在检测过程中发现有一类疵点比较难检测,且它们都具有一定的共性：外观形状较为细长的、尺寸较小。针对这一类机织物疵点的检测研究比较少,并且检测效果不好。 本文首先根据检测方法将疵点按照外观形状、尺寸分为四类：线状疵点、大面积带状疵点、斑块状疵点和其它疵点。线状疵点指的是外观形状为细长型的疵点,它们反映在织物上是有些是连续的,有些是间断的。并且其在织疵中占有一定的比例,但是在以往的自动检测算法研究中线状疵点检测效果不太理想。这为本论文的研究提供了个较为清晰的对象范围。 通过相关研究表明AR模型的方法比较适合这类疵点的检测。首先将获取的正常纹理和包含疵点纹理的织物图像按照一定的子窗口大小分割,分割后的窗口形成一个矩阵L(i,j)(8×8个子窗口)。此后再利用织物纹理具有周期性和取向性的这一特点,通过研究得到一种特征提取方法：先将图像中每个子窗口内的灰度值按照纵向和横...
【英文摘要】 The computer vision technology has been more and more widely applied into textile industry with great development of computers and image processing technology nowadays. Quality detection of fabric apparent defect, especially with the method of computer vision technology has been a hot spot that attracts many scholars from different countries. As a result of labor cost increases, automation inspection has become an orientation. There are many ways to do defect detection, but a class of defects during tests i...
【更新日期】 2012-05-08

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