基于均值hash的图案织物疵点检测
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作者:
作者单位:

(浙江理工大学 机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018)

作者简介:

潘海鹏(1965-),男,河南省人,教授,硕 士生导师,主要从事系统建模与控制,智能检测与控制工业,过程控制与综合自动化.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61503341)和浙江省自然科学基金(LZ15F030005)资助项目 (浙江理工大学 机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018)


Patterned fabric defect detection using the mean-hash feature
Author:
Affiliation:

(Faculty of Mechanical Engineering and Automation,Zhejiang Sci-Tech University ,Hangzhou 310018,China)

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    摘要:

    图案织物的疵点检测是织物瑕疵自动化检测的难 点,论文提出以均值hash特征描述子表示图案织 物的均值hash特征和灰度特征,实现了图案织物的疵点检测。首先,基于图案织物的周期性 ,构建了无疵 点织物的均值hash特征词典;然后,提取测试织物图像块中的均值hash特征和灰度特征;通 过图像块的 均值hash特征与词典进行匹配,利用汉明距离表示差异度,获得了结构显著图;将图像块的 灰度特征与全 局灰度平均值比较,得到灰度显著图;最后,融合显著图,定位了缺陷位置。大量图案织物 的实验结果表 明,均值hash特征描述子能有效地表示周期性图案织物的结构特征,算法结合灰度特征,提 高了织物疵点检测的成功率,并具有良好的视觉效果。

    Abstract:

    Patterned fabric defect detection is a challenge in automatic inspecti on of fabric.In this paper,the mean-hash feature was introduced to represent the structure and gray features o f the patterned fabric,and realized the defects detection of patterned fabric.First,based on the periodic distance o f the patterned fabric,the mean-hash feature dictionary of the defect-free fabric was constructed.Next,the mean-ha sh feature and the gray feature in the testing fabric image blocks were extracted,and two difference maps were obtained .One difference map was obtained by matching the mean-hash feature dictionary using the Hamming distance,and the ot her one was obtained by comparing the gray feature with the average gray value of the entire image.Fina lly,two feature maps were summed and defect position was located.The experimental results with different patterne d fabrics show that the mean-hash feature is effectively used to represent the structural characteristics of periodic patt erns.And combining the gray features, hash algorithm improves the success rate of patterned fabric defect detection,a nd has good visual effects.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

徐贤局,顾敏明,潘海鹏.基于均值hash的图案织物疵点检测[J].光电子激光,2018,29(12):1305~1311

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  • 收稿日期:2018-04-17
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  • 在线发布日期: 2019-01-06
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