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基于灰度共生矩阵与反向投影的织物疵点检测
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:湖北工业大学机械工程学院,武汉430068
  • 相关基金:国家自然科学基金(51205115).
中文摘要:

针对织物疵点检测,将灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM)与反向投影结合起来,提出了一种基于GLCM的反向投影方法(GLCM-BP);首先介绍了GLCM-BP的原理,然后给出了织物疵点检测流程,分析并优化了GLCM的距离d与灰度级N等参数,选择了相应的滤波与自适应阈值分割方法以检测疵点,同时给出了7种常见疵点的检测结果;最后将本文方法与GLCM方法作了检出率的比较;结果表明,提出的方法具有良好的疵点分割效果,可显著提高疵点检出率.

英文摘要:

A method (GLCM-BP) which combines Gray-level Co-occurrence Matrix (GLCM) with back projection is proposed according to the fabric defect detection.Firstly the principle of GLCM-BP is introduced.Then the fabric defect detection process is given,and the parameters of distance namely d and gray levels namely N of GLCM are analyzed and optimized,and appropriate methods of filtering and adaptive threshold segmentation are adopted to detect the defects.At the same time,detection result on seven kinds of common defects is presented.Finally,this method is compared with GLCM method on the detection rate.The results show that proposed method has good defeet segmentation effect and can significantly improve the defect detection rate.

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期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924