基于机器视觉的织物表面最优图像亮度选取

• 作者: 乔伍 刘洋 杨鹏程 胥光申
• 来源期刊: 毛纺科技
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 织物表面质量 图像检测 亮度选取
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 纺织工程
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 分类号: TS107|TP335
• 字数: 3635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19333/j.mfkj.2017080210304

摘要

基于机器视觉的织物表面检测中,环境亮度直接影响织物成像质量的优劣.为了得到最优图像亮度,首先以白色纸带所在的矩形区域内的平均灰度值来标识织物图像亮度,然后选用标准差、点锐度、图像信息熵等3种经典算法对多组不同亮度下采集的织物图像质量进行评价,并对评价结果进行对比分析,选择出最适于进行织物表面质量检测的图像亮度.实验证明,这3种经典算法能够得到正确且可行的图像亮度选取结果,可为生产实践提供理论指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胥光申	西安工程大学机电工程学院	68	372	10.0	15.0
2	刘洋	西安工程大学机电工程学院	30	59	3.0	6.0
3	杨鹏程	西安工程大学机电工程学院	7	11	2.0	2.0
4	乔伍	西安工程大学机电工程学院	2	1	1.0	1.0