应用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法

摘要：

为进一步提高织物瑕疵检测算法对瑕疵类型的通用性,提出一种采用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法.首先对正常机织物图像进行窗口分割,将每个子窗口按列展开成列向量,所有列向量联合组成1个矩阵;然后对该矩阵进行非负字典学习,得到个数最佳的非负字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本在最小平方误差下进行近似,并在重构误差的基础上进行疵点检测.重点探讨了窗口大小和字典个数对检测效果的影响.对4 864个样本的实验结果表明,所提算法能在误检率小于10％情况下,取得90％的检出率.

关键词：非负字典学习、子窗口尺寸、字典大小、机织物瑕疵、检测

所属期刊栏目：37

分类号：TS101.9(纺织工业、染整工业)

资助基金：国家自然科学基金项目61379011

在线出版日期：2016-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：144-149