基于Sigmoid核函数的纺织品色差分类检测研究

摘要：

颜色的自动检测分级是纺织、印染行业质量检测中的关键一环.为达到纺织品颜色的快速分级,根据人类视觉特性,提出了一种基于Sigmoid核函数的纺织品色差分类检测方法.该方法首先将采集的待测纺织品图像进行预处理操作,并将图像数据由RGB色彩空间转换至HSV色彩空间;其次对图像区域进行均匀分块,提取H、S、V分量值并采用加权和的方式计算待测纺织品与标准样品间的色差值ΔE;最后以ΔE作为特征向量,采用基于Sigmoid核函数的SVM分类器来实现纺织品颜色分级.通过色差检测系统分类实验验证该方法分类准确率较高,可以实现纺织品的色差检测分类.研究结果可为陶瓷、木材等其他行业的色差检测分类提供参考.

关键词：图像预处理、颜色分级、HSV色彩空间、色差检测、Sigmoid核函数、SVM分类器

所属期刊栏目：35

分类号：TS107;TP391.41(纺织工业、染整工业)

资助基金：安徽省高等学校自然科学研究重点项目KJ2019A0915

在线出版日期：2021-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：89-93