織物疵點的自動視覺檢測技術研究.pdf

1、在紡織品生產中，織物的質量控制是一項極其重要的工序，在此工序中一般要完成以下兩項任務：第一，根據(jù)檢測的結果確定織物的品質等級；第二，監(jiān)視紡織設備的運行狀況?？椢锎命c的檢測是織物質量控制的核心內容之一。在現(xiàn)代工業(yè)技術的推動下，紡織技術得到了長足的發(fā)展，生產效率由1965 年的70 米每人每小時增加到1995 年的520 米每人每小時。但與其形成鮮明對比的是，織物疵點的檢測卻依然停留在人工檢測的方式上。該方法存在著檢測速度低（僅有480 米

2、每人每小時），誤檢率和漏檢率高、檢驗結果受人員主觀因素影響大等缺點?；谝陨显?，織物疵點的自動檢測問題是近年來國內外學者共同關注和研究的熱門課題之一。論文中詳細分析了基于Gabor 濾波器和基于PCNN 模型兩種織物疵點檢測算法的理論基礎，檢測原理和算法諸參數(shù)的優(yōu)化設計等問題，并通過對實驗結果的分析和比較得到了最終的結論。論文的主要內容如下： 1 ．詳細分析了Gabor 函數(shù)在時-頻域中對紋理圖像頻率和方向的選擇特性，分析了P

3、CNN 神經元的行為特征，以及PCNN 模型對灰度圖像多閾值分割的特點。并在此基礎上提出了這兩種檢測算法的基本框架； 2 ．為了得到最理想的檢測結果，結合紋理圖像半監(jiān)督分割問題的特點，分別建立了基于正常紋理匹配的Gabor 濾波器、基于缺陷紋理匹配的Gabor 濾波器和基于PCNN模型三種檢測算法的最優(yōu)化參數(shù)設計模型； 3 ．針對正?？椢飯D像的Gabor 濾波器響應值的分布特點，采用極大似然估計的方法建立了其概率分布估計

4、模型，并以得到的估計結果來確定區(qū)分織物圖像中正?？椢锖腿毕菘椢锏姆指铋撝?； 4 ．在疵點圖像的Gabor 濾波器響應值中存在著一系列的極值點，這些極值點勾勒出了疵點的外形骨架。在此基礎上建立了一種基于Gabor 濾波器的織物疵點外形特征的提取方法； 5 ．在綜合分析了以上幾種優(yōu)化設計模型特點的基礎上，建立了以遺傳算法為基礎的優(yōu)化模型求解方法； 6 ．詳細介紹了實驗室中所使用的織物疵點自動檢測裝置，并以簾子布為檢測