基于LBP和HOG特征的图案织物缺陷检测

• 作者: 张缓缓 景军锋 李鹏飞 苏泽斌 马浩
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部二值模式 方向梯度直方图 重复单元 支持向量机 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 95-102
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.04.014

摘要

为解决图案织物缺陷检测时传统人工的误检率、漏检率较高的问题,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征相结合的检测算法.首先,将织物图像分解为多个重复单元(repeat units,RUs),提取其LBP和HOG特征,并对特征降维;其次,根据标记每个RUs特征的类别和对应在织物图像上的位置训练支持向量机(SVM);最后,利用分类器判别RUs特征中有无缺陷,并定位出RUs在织物图像中的位置.实验结果表明,与灰度共生矩阵(GLCM)作为特征矩阵的方法相比,该算法对图案织物常见的6种缺陷图像可实现提高检测效率、缩短检测时间,获取准确位置的目的.

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	苏泽斌		25	33	4.0	5.0
4	张缓缓		33	106	7.0	10.0
5	马浩		2	6	1.0	2.0