基于支持向量机的筒子纱纱管品种检测

摘要：

为了对运输导轨上筒子纱的纱管品种进行检测,提出一种基于纱管图像分类的品种检测方法.首先通过搭建的采集装置采集筒子纱顶部包含纱管信息的图像,运用阈值分割和椭圆拟合得到纱管区域,利用极坐标变换将纱管圆环展开成矩形图像,然后使用HSV颜色直方图和局部二值模式分别提取纱管展开图像的颜色特征和纹理特征,最后通过支持向量机构建筒子纱纱管品种分类模型实现纱管品种检测.采用建立的纱管品种检测分类数据集进行实验,结果表明,本文方法相比于其它特征组合和分类器,具有更高的分类准确率,对相同图案的星型纱管、黑色系花纹纱管和混合纱管的分类准确率达100％,可为纺纱企业筒子纱纱管品种检测与运输包装提供参考.

关键词：筒子纱纱管、支持向量机、极坐标变换、特征提取、图像分类、品种检测

所属期刊栏目：44

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;中国纺织工业联合会基础研究项目

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：194-200