基于统计信息的织物瑕疵自适应检测  

Adaptive Detection of Fabric Flaw Based on Statistical Information

作　　者：韩立伟[1] 徐德[1] 王麟琨[2] 

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,北京100080 [2]机械工业仪器仪表综合技术经济研究所,北京100055

出　　处：《电子器件》2008年第3期979-983,987,共6页Chinese Journal of Electron Devices

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60672039)

摘　　要：在使用模板匹配方法检测织物瑕疵的过程中,通过实时采集、分析织物的灰度图像,获得织物纹理的统计信息,并从中提取出正常纹理的特征。在此基础上,生成自适应更新的匹配模板和自适应变化的瑕疵判决阈值,使模板和判决阈值不需要人为干预,能够随织物的实际纹理自适应的变化,提高了算法的灵活性和通用性。实验结果验证了该方法的有效性。In the detection of fabric flaw based on template matching, statistical information of natural and normal texture of the fabric can be extracted via collecting and analyzing the gray image. On the basis of the statistical information acquired, both template and judging threshold are produced and updated adaptively in real-time according to the real textures of fabric, which has better flexibility and universality. The experimental results demonstrate the validity of the proposed method.

关 键 词：图像处理 织物瑕疵 模板匹配 自适应模板 自适应阈值 

分 类 号：TM925.54[电气工程—电力电子与电力传动]