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基于计算机视觉的布匹瑕疵检测算法设计与研究文献综述

 2020-05-06 04:05  

文 献 综 述 1、引言 布匹是日常生活中广泛使用的材料,由纺织纤维制成。

纺织纤维可以由天然元素如棉或羊毛制成,或羊毛、尼龙或聚酯等不同元素的复合物。

由于制造过程中可能会出现一些瑕疵,瑕疵意味着织物表面上的缺陷。

在自动化中,织物缺陷检测(也称为检查)是一种旨在识别和定位缺陷的质量控制过程[1]。

本文对于布匹纹路类型的分类参考了Henry Y.T.的分类方法,此种分类方法被业内所肯定和引用,将布匹的种类根据表面纹理分为无基元图案布匹、混合布匹、有基元布匹三种[2],而本文主要讨论的是无基元图案布匹,即普通平纹斜纹等布匹。

对于这类布匹的瑕疵检测方法又可以被归纳为:基于统计学的检测方法、基于模型的检测方法、基于机器学习的检测方法、基于结构的检测方法、基于光谱的检测方法等。

本文将主要讨论关于基于光谱的检测方法,涵盖了上个世纪到2018年末的相关文献,主要为2000年以后的文献,总结了哪些方法的有效性较高、哪些方法还需要进行改善。

2、国内外研究现状 2.1基于傅里叶变换的检测方法 傅立叶变换(Fourier transform,FT)来自傅里叶级数[3]。

空间域通常是对噪声敏感的并且难以定位缺陷,而FT利用频域来表示缺陷。

Wood [4]利用傅立叶功率谱检测普通地毯缺陷中的纹理粗糙度。

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