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摘要:
针对织物疵点分类的高精度和实时性要求,利用解决小样本问题的支持向量机分类器,采用ZYNQ平台实现疵点的识别并显示结果.介绍了ZYNQ硬件平台,对采集到的图像预处理之后应用局部二进制模式和灰度共生矩阵进行特征提取,最后通过支持向量机对提取的特征值进行学习训练,构建分类器,实现了织物生产过程中常见6种疵点的分类.经试验验证:该系统具有精度高,检测速度快等优点.认为:该系统可以满足实时在线应用.
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文献信息
篇名 基于ZYNQ-7000的织物疵点识别技术
来源期刊 棉纺织技术 学科 工学
关键词 ZYNQ 支持向量机 局部二进制模式 灰度共生矩阵 织物疵点识别
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 技术专论
研究方向 页码范围 10-14
页数 5页 分类号 TS103.6+3
字数 3574字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李鹏飞 157 710 12.0 17.0
2 景军锋 143 578 12.0 16.0
3 张宏伟 22 116 6.0 9.0
4 高二东 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (19)
共引文献  (39)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
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1996(2)
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2016(0)
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2017(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
ZYNQ
支持向量机
局部二进制模式
灰度共生矩阵
织物疵点识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
棉纺织技术
月刊
1000-7415
61-1132/TS
大16开
西安市纺织城西街138号
52-43
1973
chi
出版文献量(篇)
7135
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导