【摘 要】
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针对织物缺陷检测过程中纹理分布的复杂多样性引起误检和漏检的问题,结合织物纹理周期性特点,提出一种多纹理分级融合的织物缺陷检测算法。在检测过程中,首先利用织物缺陷图
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,高可靠嵌入式系统技术北京市工程技术研究中心,北京成像理论与技术高精尖创新中心,北京数学与信息交叉科学协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61876112,61303104,61601311,61603022);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目(CIT&TCD20170322);北京市教委科研计划项目(SQKM201810028018);首都师范大学创新团队项目(PXM19530050151)
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针对织物缺陷检测过程中纹理分布的复杂多样性引起误检和漏检的问题,结合织物纹理周期性特点,提出一种多纹理分级融合的织物缺陷检测算法。在检测过程中,首先利用织物缺陷图像的Tamura粗糙度图,对缺陷区域进行初步定位和自适应性生长,将初步定位的区域映射到原始织物图像中;其次根据织物图像的周期性分布特征,对初步定位区域进行分块,提取图像块的局部相位量化(LPQ)特征、Tamura特征,并将2种特征融合;然后计算融合特征与正常块特征的相似度,获取相似度图;最后将初步定位区域的经纬向特征图与相似度特征图融合,检测缺陷
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