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文檔簡介
1、提高產(chǎn)品質(zhì)量和降低生產(chǎn)成本是紡織企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵問題,織物疵點(diǎn)檢測是控制產(chǎn)品質(zhì)量的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。由于織物表面具有強(qiáng)紋理特性且疵點(diǎn)并沒有統(tǒng)一的嚴(yán)格定義的方法,因此織物疵點(diǎn)檢測是一項(xiàng)極其艱巨的任務(wù)。
織物是由經(jīng)紗和緯紗按著一定規(guī)律編織起來的,其整體紋理由紋理基元(最基本的紋理元素)重復(fù)構(gòu)成,因此織物紋理圖像中的灰度在任意方向上都存在周期性,周期性信號(hào)反應(yīng)在頻譜中相應(yīng)的頻率點(diǎn)上就會(huì)出現(xiàn)較強(qiáng)的頻率響應(yīng)??椢锎命c(diǎn)的產(chǎn)生將會(huì)破壞該處織
2、物紋理原有的周期性,導(dǎo)致疵點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的頻譜發(fā)生改變。因此可以利用頻譜分析的方法來檢測織物疵點(diǎn)?,F(xiàn)有大量文獻(xiàn)表明,Gabor濾波器、傅立葉變換和小波變換的多分辨率分析能力有利于布匹疵點(diǎn)檢測。
S變換是一種相對(duì)較新的非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分析方法,它是對(duì)短時(shí)傅里葉變換和小波變換的一種組合和擴(kuò)展,能夠清晰表達(dá)信號(hào)瞬時(shí)頻率的變換特征及與時(shí)間之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,且抗噪性較強(qiáng),無交叉項(xiàng)干擾,同時(shí)具有計(jì)算簡單和表達(dá)直觀的優(yōu)點(diǎn)。本文將這種較新的多分辨率時(shí)頻
3、分析方法——S變換引入到織物疵點(diǎn)的檢測中,以織物圖像為主要研究對(duì)象,挖掘織物正常紋理與疵點(diǎn)信號(hào)在頻譜中的差異,探索織物疵點(diǎn)檢測新的技術(shù)途徑。主要研究內(nèi)容包括:
(1)提出一種基于灰度投影和一維S變換的織物疵點(diǎn)判別方法。因大多數(shù)疵點(diǎn)在織物表面上具有明顯的經(jīng)向和緯向取向,故對(duì)織物圖像進(jìn)行經(jīng)緯向投影在很多情況下能夠起到將異常值累加、突出疵點(diǎn)的作用。經(jīng)過灰度投影后的圖像數(shù)據(jù)變成一維數(shù)據(jù)。將投影后的一維信號(hào)進(jìn)行S變換,考察S變換域內(nèi)正常
4、紋理和疵點(diǎn)的系數(shù)模值和頻率特性,給出S變換系數(shù)選擇依據(jù),并進(jìn)行系數(shù)累積,達(dá)到去除背景及噪聲系數(shù)的目的,從而增強(qiáng)疵點(diǎn)。再利用自適應(yīng)閾值進(jìn)行疵點(diǎn)分割,進(jìn)一步判別疵點(diǎn)存在與否。文中選取經(jīng)紗斷線疵點(diǎn)和緯紗斷線疵點(diǎn)的織物圖像樣本進(jìn)行算法驗(yàn)證,結(jié)果證明了算法的有效性。
(2)提出一種基于本征頻率和一維S變換的織物疵點(diǎn)分割方法。通過分析周期性模型信號(hào)在S變換域的系數(shù)特點(diǎn),提出“本征頻率”概念,進(jìn)而將其引入到織物紋理圖像分析中。根據(jù)S變換域正
5、常紋理和疵點(diǎn)對(duì)應(yīng)的本征頻率差異,確定織物在S變換域內(nèi)的頻率閾值,去除高頻信息后進(jìn)行反S變換,由此達(dá)到去除規(guī)則性紋理的目的;進(jìn)而采用自適應(yīng)閾值對(duì)信號(hào)分割,提取疵點(diǎn)信息,完成織物疵點(diǎn)分割的任務(wù);最后根據(jù)疵點(diǎn)面積特性判斷疵點(diǎn)有無,得到最終檢測結(jié)果。采用織物疵點(diǎn)樣本進(jìn)行算法驗(yàn)證,結(jié)果證明了算法的有效性。
(3)提出一種基于二維S變換的織物疵點(diǎn)特征分析及檢測方法。對(duì)于二維圖像信號(hào),將其轉(zhuǎn)換成1維信號(hào)再進(jìn)行S變換固然可行,但是缺乏考慮相鄰
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