基于Gabor濾波器的無(wú)紡布疵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、疵點(diǎn)檢測(cè)是無(wú)紡布生產(chǎn)過(guò)程中非常重要的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的疵點(diǎn)檢測(cè)方式主要靠人工來(lái)完成,隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展,基于機(jī)器視覺(jué)的實(shí)時(shí)在線疵點(diǎn)檢測(cè)方法越來(lái)越受到關(guān)注。視覺(jué)在線檢測(cè)系統(tǒng)能夠適應(yīng)復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境,檢測(cè)精度高,實(shí)時(shí)性強(qiáng),對(duì)無(wú)紡布的疵點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題具有現(xiàn)實(shí)意義。
　　針對(duì)無(wú)紡布表面各類(lèi)型疵點(diǎn)的不同頻率特性,本文采用Gabor小波濾波方法對(duì)無(wú)紡布圖像進(jìn)行疵點(diǎn)分割,Gabor小波可以從不同的尺度和方向反應(yīng)疵點(diǎn)在局部區(qū)域的灰度值

2、的變化。為了提高檢測(cè)精度,本文設(shè)計(jì)了一種最優(yōu)Gabor濾波器組的參數(shù)設(shè)定方法,使Gabor濾波器組能對(duì)不同頻率特性的疵點(diǎn)有不同響應(yīng)的峰值,從而在結(jié)果圖像中表現(xiàn)出不同的灰度等級(jí),這樣疵點(diǎn)區(qū)域就可方便地被分割出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于Gabor濾波器的疵點(diǎn)檢測(cè)算法準(zhǔn)確性良好,但實(shí)時(shí)性仍不足。
　　為了改善檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性,本文提出一種基于CUDA的并行計(jì)算方法,以Gabor小波濾波器為理論基礎(chǔ),在GPU平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了無(wú)紡布疵點(diǎn)檢測(cè)并行算法