【摘 要】
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为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor 小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法.该方法通过离线构建Gabor 小波神经网络,结合Levenbe
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,无锡信捷电气股份有限公司
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为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor 小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法.该方法通过离线构建Gabor 小波神经网络,结合Levenberg-Marquardt 算法优化得到最优解,重构无瑕疵的布匹图像,以削弱在线检测时布匹纹理对瑕疵检测的影响,从而能够于在线实时监测过程中凸显布匹瑕疵,最终从融合图像中得到瑕疵区域.通过对霉点、断经、油污、破洞四种常见的布匹瑕疵图像进行检测,表明该方法能够满足对瑕疵的实时分割要求.
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