应用多尺度多方向模板卷积的筒子纱缺陷检测
针对筒子纱不规则的纹理基元增加缺陷检测难度的问题,提出一种基于多尺度多方向模板卷积的筒子纱表面网纱缺陷检测算法.首先通过系统采集筒子纱的顶面纹理图像;其次对原图像进行OTSU阈值处理,并采用椭圆拟合确定纹理位置,利用极坐标变换将其展开;然后利用水平方向一维高斯差分算子提取边缘,通过改变高斯核的标准差获取多个尺度的边缘图像;进而将0° ~180°角度区间量化成多个方向模板与各尺度的边缘图像进行卷积,并投票记录每个像素位置在各尺度下的多方向模板卷积结果的最大值;最后,选取经验阈值对最强卷积响应进行分割得到缺陷图像.实验结果表明,该方法可有效检测筒子纱表面的网纱缺陷,识别准确率达0.96.
筒子纱、图像处理、缺陷检测、边缘提取、多尺度分析、模板卷积
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TS103.7;TP274.3(纺织工业、染整工业)
国家自然科学基金项目61701357;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目183204007
2019-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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