基于圖像處理的簾子布疵點(diǎn)檢測(cè)的算法研究.pdf

1、簾子布的生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生疵點(diǎn)，這些疵點(diǎn)直接導(dǎo)致簾子布質(zhì)量的下降，進(jìn)而影響著產(chǎn)品的銷售及出口等。本文研究的目的是找到基于機(jī)器視覺(jué)的簾子布疵點(diǎn)的快速檢測(cè)方法。
　　 本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于該領(lǐng)域研究成果的學(xué)習(xí)和研究的基礎(chǔ)上，提出了一種簾子布疵點(diǎn)的檢測(cè)方法。在簾子布圖像的疵點(diǎn)快速判別部分，采用了基于圖像局部熵的原理和方法，給出了簾子布圖像經(jīng)分割成子圖像后的局部熵矩陣，通過(guò)對(duì)最大熵和最小熵的差值來(lái)判斷圖像是否含有疵點(diǎn)，解決了疵點(diǎn)圖像的快速判

2、別問(wèn)題；疵點(diǎn)圖像分割部分，采用了基于模糊理論的最大熵分割方法，并將分割后的效果和經(jīng)典Otsu進(jìn)行了對(duì)比，說(shuō)明了基于最大模糊熵的圖像分割方法較好；在簾子布疵點(diǎn)的識(shí)別分類算法研究方面，特征參數(shù)采用了簾子布的疵點(diǎn)長(zhǎng)度L、疵點(diǎn)寬度W、疵點(diǎn)的經(jīng)緯伸長(zhǎng)度R、疵點(diǎn)面積S及疵點(diǎn)的緊密度C五個(gè)特征常量；疵點(diǎn)的識(shí)別采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別原理和方法，詳細(xì)論述了輸入輸出數(shù)據(jù)的處理、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的神經(jīng)元數(shù)和訓(xùn)練方法的選擇，最后采用測(cè)試樣本對(duì)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了仿真測(cè)