【摘 要】
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由于布匹的花纹样式多,图案复杂,导致瑕疵检测困难等问题,给出了一种基于学习的Gabor滤波器实现多样式布匹瑕疵的检测方法.该方法首先利用多方向、多尺度Gabor滤波器对多样式
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,深圳罗博泰尔机器人有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471161);陕西省教育厅自然科学基金资助项目(15JK1305)
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由于布匹的花纹样式多,图案复杂,导致瑕疵检测困难等问题,给出了一种基于学习的Gabor滤波器实现多样式布匹瑕疵的检测方法.该方法首先利用多方向、多尺度Gabor滤波器对多样式布匹图像滤波,优选最佳滤波尺度.然后通过判别式提取瑕疵特征,对特征图像分块处理,融合优选的特征信息块,最后对融合后的图像进行二值化和形态学滤波处理.实验结果表明,该方法能够有效检测多样式布匹瑕疵,具有较好的实时性.相比于同类算法,检测精度和时间效率均有一定的提高.
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