采用奇异值分解的机织物瑕疵检测算法

• 作者: 卜佳仙 周建 李立轻 汪军 王钢 陈霞
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机织物 瑕疵检测 奇异值分解 基向量 重构误差 AR模型
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 纺织工程
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: TS101.9
• 字数: 3977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13475/j.fzxb.201407006106

摘要

针对现有算法对机织物纹理适应性和实时性不佳的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的机织物瑕疵检测算法.首先将正常织物图像的灰度值沿纵横方向进行投影,并将投影所得的序列组成联合投影序列;然后对联合投影序列组成的矩阵进行奇异值分解,并提取基向量;最后应用所提取的基向量对待检测样本进行重构,并通过重构误差区分瑕疵和正常纹理.重点探讨了基向量个数和子窗口大小对检测效果的影响.经过4 693个样本的实验,结果表明,在误检率小于10％情况下,本文算法的检出率可达90％.经比较,本文算法在检测精度和实时性上都优于AR模型算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪军	东华大学纺织学院	140	733	14.0	20.0
5	李立轻	东华大学纺织学院	28	516	11.0	22.0
9	陈霞	东华大学纺织学院	36	305	10.0	15.0
13	卜佳仙	东华大学纺织学院	10	60	5.0	7.0
14	王钢	东华大学纺织学院	5	17	2.0	4.0
15	周建	东华大学纺织学院	4	21	2.0	4.0