模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2017, Vol. 30 Issue (5): 456-464    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201705008
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基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法*
梁久祯,顾程熙,常兴治
常州大学 信息科学与工程学院 常州 213164
Fabric Defect Detection Based on Similarity Relation
LIANG Jiuzhen, GU Chengxi, CHANG Xingzhi
School of Information Science and Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164

全文: PDF (948 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对含有周期变化图案的纺织品瑕疵检测,提出基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法.首先确定图案的周期模板大小,然后利用等价类划分方法,针对按照周期大小分块的图像进行区块间的聚类,完成瑕疵区块的定位.将区块之间的相似关系转化为等价关系,并提出阈值分割策略.在此基础上,加入基于邻域信息的瑕疵检测方法完成检测流程.实验表明,文中方法明显提高检测效率,同时检测过程简便,容易实现.
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作者相关文章
梁久祯
顾程熙
常兴治
关键词 模板 等价类 相似关系 瑕疵检测    
Abstract:Focusing on the fabric defect detection with periodic variation pattern, a fabric defect detection method based on similarity relation is proposed. Firstly, the size of the periodic model is conformed. Secondly, grounded on the equivalence class partition method, block clustering is performed according to the cycle size (template). Then, the defect blocks are located. The similarity relation between blocks is transformed into equivalence relation and a threshold segmentation strategy is put forward. Finally, the defect detection method based on neighborhood information is added to complete the detection process. Experiments show that by the proposed method the detection accuracy is improved substantially, and the detection process is simpler and more practical.
Key wordsTemplate    Equivalence Class    Similarity Relation    Defect Detection   
收稿日期: 2017-01-04     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61170121)资助
作者简介: 梁久祯(通讯作者),男,1968年生,博士,教授,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:jzliang@cczu.edu.cn.
顾程熙,男,1994年生,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:guchengxi1994@126.com.
常兴治,男,1979年生,博士,副研究员,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:changxzh@gmail.com.
引用本文:   
梁久祯,顾程熙,常兴治. 基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(5): 456-464. LIANG Jiuzhen, GU Chengxi, CHANG Xingzhi. Fabric Defect Detection Based on Similarity Relation. , 2017, 30(5): 456-464.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201705008      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2017/V30/I5/456
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