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文檔簡介
1、拉鏈產(chǎn)品外觀檢測是拉鏈生產(chǎn)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)的拉鏈產(chǎn)品外觀檢測主要采用人工檢測來完成,存在效率低、準(zhǔn)確率不高的缺點(diǎn)。用圖像檢測代替人工檢測的方法將會(huì)成為拉鏈產(chǎn)品外觀檢測的趨勢,具有廣闊的前景和市場價(jià)值。為此,有必要研究用圖像檢測的方法來檢測拉鏈產(chǎn)品的缺陷,以達(dá)到提高效率和準(zhǔn)確率的目的。
在拉鏈產(chǎn)品的外觀缺陷中,拉鏈布邊缺陷是主要的缺陷類型之一。然而,到目前為止,用圖像檢測的方法對拉鏈的缺陷檢測研究主要偏向于拉鏈齒、拉頭和限
2、位碼,單獨(dú)針對拉鏈布邊的檢測研究還沒有。于是,本文將拉鏈布邊單獨(dú)分割出來,用圖像檢測的方法檢測缺陷。本文的主要工作如下:
首先,介紹了拉鏈缺陷檢測的背景以及研究意義,分析了拉鏈布邊缺陷檢測的研究現(xiàn)狀,并介紹了本文的研究工作。
其次,提出了拉鏈布邊缺陷檢測的整體框架,給出了缺陷檢測的具體流程,詳細(xì)闡述了樣本集的構(gòu)建過程。
第三,針對拉鏈布邊紋理顯著的特點(diǎn),提出了利用局部二值模式(Local Binary Pa
3、ttern,LBP)和灰度共生矩陣(Gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取特征的方法。討論了這兩種算法的參數(shù)選擇問題,并且給出了拉鏈布邊樣本圖像特征提取的具體步驟。
第四,研究了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別拉鏈布邊缺陷的方法。根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論探討了主要參數(shù)選擇的問題,給出了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,然后闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別拉鏈布邊缺陷的具體步驟。
第五,進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn),并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)
4、行了分析。將LBP三種模式提取特征的效果作出了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在樣本圖像一致的條件下,均勻模式提取特征用時(shí)最少,并且識(shí)別準(zhǔn)確率最高,是最佳的LBP模式。接著,將均勻模式與GLCM提取特征的效果作出了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:均勻模式能以接近3倍于GLCM的速度提取相同樣本圖像的特征,在污染、破損、脫線這三種缺陷樣本下,均勻模式的平均識(shí)別準(zhǔn)確率為89.33%,GLCM的平均識(shí)別準(zhǔn)確率為87.67%,均勻模式高出GLCM1.66%。然后,對B
5、P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能作出了分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率最高可達(dá)95.00%;且識(shí)別2200個(gè)樣本每個(gè)樣本平均用時(shí)在0.036秒內(nèi)??梢?,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備良好的識(shí)別精度和良好的實(shí)時(shí)性。最后,研究了隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果的影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:識(shí)別準(zhǔn)確率與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)呈現(xiàn)非線性關(guān)系,當(dāng)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到最高后,繼續(xù)增加節(jié)點(diǎn)數(shù),識(shí)別準(zhǔn)確率并不會(huì)提高,而識(shí)別用時(shí)卻也在增加。
最后,對本文的研究成果做出總結(jié),并給出了后續(xù)的研
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