一种新的基于小波分析与神经网络的织物疵点检测与识别方法

• 作者: 卿湘运 段红 王璐娟 魏俊民
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 织物疵点 疵点检测 小波分析 神经网络 数学形态学
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 618-622
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2005.06.016

摘要

提出了一种新的基于小波分析与神经网络的织物疵点检测与识别方法,根据疵点图像形态的先验知识,在织物图像小波分解高频分量中运用数学形态学中的开运算,结合小波高频各子带反映不同边缘细节的特点,去除由棉籽壳与背景光从经、纬纱之间的空隙透射而成的荧光点在织物图像上形成的噪声,提取特征参数,利用神经网络BP算法,有效地检测与识别了缺纬、断经、油污、破洞等常见疵点,并具有识别正确率高、检测速度快等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段红	浙江理工大学机械与自动控制学院	8	131	6.0	8.0
2	魏俊民	浙江理工大学机械与自动控制学院	8	110	4.0	8.0
3	王璐娟	浙江理工大学机械与自动控制学院	3	33	2.0	3.0
4	卿湘运	浙江理工大学机械与自动控制学院	3	107	3.0	3.0