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摘要:
织物疵点检测是现代纺织工业产品质量控制中的关键环节之一,对保证纺织品质量具有重要的现实意义.文章基于此提出一种灰度梯度共生矩阵(GGCM)和单分类器(SVDD)结合的检测方法.该方法首先对织物原图像采用自适应中值滤波、同态滤波进行预处理,以消除图像上的光照不匀和噪声等影响,然后利用灰度梯度共生矩阵对预处理后的图像提取15个特征值并组成特征向量,经归一化后送入到单分类器SVDD中训练和测试.实验结果表明:使用此方法进行疵点检测,检验正确率达97%,漏检率为4.5%和误检率为1.4%,具有很好的检测效果.
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文献信息
篇名 基于灰度梯度共生矩阵和SVDD的织物疵点检测
来源期刊 丝绸 学科 工学
关键词 疵点检测 SVDD GGCM 自适应中值滤波 同态滤波
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 研究与技术
研究方向 页码范围 50-56
页数 7页 分类号 TS101.97
字数 1344字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-7003.2018.12.009
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 蒋高明 江南大学教育部针织技术工程研究中心 311 2163 20.0 27.0
2 李岳阳 江南大学教育部针织技术工程研究中心 29 169 7.0 12.0
3 罗海驰 江南大学教育部针织技术工程研究中心 18 127 7.0 11.0
4 王孟涛 江南大学教育部针织技术工程研究中心 3 13 2.0 3.0
5 杜帅 江南大学教育部针织技术工程研究中心 4 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
疵点检测
SVDD
GGCM
自适应中值滤波
同态滤波
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