基于稀疏优化的织物缺陷检测方法

摘要：

针对传统织物检测算法存在严重的误检、漏检现象且微小缺陷不易检测等问题,提出一种基于稀疏优化的织物缺陷检测方法.对织物图像进行预处理,加强图像的对比度;将一些无缺陷织物样本图像分块,采用K-means算法将图像块聚类成簇,每个类簇训练一个子字典,选择合适的子字典并利用优化的稀疏表示模型对待测图像进行重构;最后生成残差图像,利用最大熵阈值法对残差图像进行分割,从而检测出织物的疵点.实验结果表明:该方法可以有效检测织物的各种缺陷以及微小缺陷,与其他算法相比,该算法也具有较高的检测精度.

关键词：织物图像、缺陷检测、子字典、稀疏优化、图像重构

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划课题;天津市科技支撑重点项目;天津市科技军民融合重大专项;天津职业技术师范大学研究生创新基金项目;天津市宝坻区产学研科技合作项目;天津职业技术师范大学校级项目

在线出版日期：2021-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-81