模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (3): 268-277    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201903008
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基于模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法
纪旋1,梁久祯1,侯振杰1,常兴治1,刘威1
1.常州大学 信息科学与工程学院 常州 213164
Fabric Defect Detection Based on Template Correction and Low-Rank Decomposition
JI Xuan1, LIANG Jiuzhen1, HOU Zhenjie1, CHANG Xingzhi1, LIU Wei1
1.School of Information Science and Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164

全文: PDF (1400 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对周期性纺织品存在的拉伸变形问题,提出结合模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法.首先对原图像进行模板校正,减少图像拉伸变形对检测结果的影响.然后提出低秩校正分解模型,包含低秩项、稀疏项和校正项,通过交替方向法优化求解,生成低秩矩阵和稀疏矩阵.最后利用最优阈值分割算法,分割由稀疏矩阵产生的显著图,完成瑕疵检测.在标准数据库上的实验表明,文中方法的查全率有所提高.
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作者相关文章
纪旋
梁久祯
侯振杰
常兴治
刘威
关键词 周期性纺织品模板校正低秩分解瑕疵检测    
Abstract:To solve the problem of tensile deformation of periodic fabric, a fabric defect detection method based on template correction and low-rank decomposition is proposed. Firstly, the original image is corrected by the template to reduce the influence of stretching deformation on the detection results. Then, a low-rank correction decomposition model is proposed including a low-rank term, sparse term and correction term. The model can be solved by the alternating direction method to generate a low-rank matrix and a sparse matrix. Finally, the optimal threshold segmentation algorithm is utilized to segment the significant images generated by the sparse matrix. Experiments on standard databases show that the recall rate of the proposed method is improved.
Key wordsFabric with Periodic Pattern    Template Correction    Low-Rank Decomposition    Defect Detection   
收稿日期: 2018-10-23     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61170121)资助
通讯作者: 梁久祯,博士,教授,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:jzliang@cczu.edu.cn.   
作者简介: 纪 旋,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:2691904499@qq.com.
侯振杰,博士,教授,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:houzj@cczu.edu.cn.
常兴治,博士,副高级工程师,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:changxzh@gmail.com.
刘 威,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:1505048685@qq.com.
引用本文:   
纪旋,梁久祯,侯振杰,常兴治,刘威. 基于模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(3): 268-277. JI Xuan, LIANG Jiuzhen, HOU Zhenjie, CHANG Xingzhi, LIU Wei. Fabric Defect Detection Based on Template Correction and Low-Rank Decomposition. , 2019, 32(3): 268-277.
链接本文:  
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