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Fabric Defect Detection Using Independent Component Analysis and Phase Congruency
  • ISSN号:1671-8836
  • 期刊名称:《武汉大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[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] TS103.63[轻工技术与工程—纺织工程;轻工技术与工程—纺织科学与工程]
  • 作者机构:[1]School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan430072, Hubei, China
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China (61072135)
中文摘要:

基于独立部件分析和阶段,适合为检测被建议的一个新奇方法在纺织品织物图象背叛。由独立部件,我们能获得纺织品没有织物的图象的结构的特征。由阶段适合,结构信息被减少,它能把缺点区域与没有缺点的区域区分开来。最后,我们从被阀值步获得的二进制图象有检测结果。与另外的算法相比,建议方法不仅与高察觉率有坚韧性,而且检测缺点的各种各样的类型相当好。

英文摘要:

A novel method based on independent component analysis and phase congruency is proposed for detecting defects in textile fabric images. By independent component, we can obtain textile structural features of fabric-free images. By phase congru- ency, structure information is reduced, which can distinguish the defect region from the defect-free regions. Finally, we have the detecting result from binary image which is obtained by a thresh- old step, Compared with other algorithms, the proposed method not only has robustness with high detection rate, but also detects various types of defects quite well.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武昌珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whdz@whu.edu.cn
  • 电话:027-68756952
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8836
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6988