应用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法

• 作者: 卜佳仙 周建 李立轻 毛兆华 汪军 陈霞
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非负字典学习 子窗口尺寸 字典大小 机织物瑕疵 检测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 管理与信息化
• 页码范围: 144-149
• 页数: 6页
• 分类号: TS101.9
• 字数: 3246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13475/j.fzxb.20141203306

摘要

为进一步提高织物瑕疵检测算法对瑕疵类型的通用性,提出一种采用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法.首先对正常机织物图像进行窗口分割,将每个子窗口按列展开成列向量,所有列向量联合组成1个矩阵;然后对该矩阵进行非负字典学习,得到个数最佳的非负字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本在最小平方误差下进行近似,并在重构误差的基础上进行疵点检测.重点探讨了窗口大小和字典个数对检测效果的影响.对4 864个样本的实验结果表明,所提算法能在误检率小于10％情况下,取得90％的检出率.

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	毛兆华	东华大学纺织学院	2	9	2.0	2.0
14	周建	江南大学纺织服装学院	19	71	4.0	8.0
15	卜佳仙	东华大学纺织学院	10	60	5.0	7.0