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摘要:
针对传统人工检测机织物疵点时准确率低的问题,提出一种采用遗传算法优化Gabor滤波器的方法用于机织物疵点检测.该方法分为两个阶段:在学习阶段,采用遗传算法对构造的Gabor滤波器参数(f0,B,λ)进行优化,得到一组优化参数;在检测阶段,应用该组优化参数构造的Gabor滤波器对待检测的织物图像进行滤波处理获得特征图像.将特征图像进行融合,并对融合后图像进行阈值分割,检测出该图像是否存在疵点.为验证该方法的有效性,对采集的60幅含有断经、粗纬和跳纱等几类常见疵点图像进行检测,并与其他算法检测效果进行对比.结果 表明,该方法疵点检测准确率达到96.67%,且能更准确快速地检测出织物疵点,证实了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 应用遗传算法优化Gabor滤波器的机织物疵点检测
来源期刊 东华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 疵点检测 优化Gabor滤波器 遗传算法 阈值分割
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 纺织与服装工程
研究方向 页码范围 535-541
页数 7页 分类号 TS941.26
字数 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘如如 42 183 8.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
疵点检测
优化Gabor滤波器
遗传算法
阈值分割
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
东华大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-0444
31-1865/N
大16开
上海市延安西路1882号
4-123
1956
chi
出版文献量(篇)
3448
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6
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