基于支持向量机的单分类布匹疵点检测算法  

Detection algorithm based on support vector machine

作　　者：解祥新 金彬 魏燕 Xie Xiangxin;Jin Bin;Wei Yan(Nantong Institute of Technology,Nantong 226002,China)

机构地区：[1]南通理工学院,江苏南通226002

出　　处：《无线互联科技》2022年第13期150-152,共3页Wireless Internet Technology

基　　金：2022年度南通市基础科学研究项目,项目名称:汽车驾驶员驾驶状态检测系统开发,项目编号:JCZ2022119。

摘　　要：随着技术的发展,机器学习的思想也慢慢融入布匹检测领域,而机器学习中基于统计学上的学习方法之一是支持向量机(SVM)。文章利用单分类支持向量机(OC-SVM)对标准布匹图像样本进行学习训练,再将采集到的实际图像通过训练完成的OC-SVM分类器进行分类。若有疵点则分割疵点的区域,得到疵点的大小位置等信息。With the development of technology, the idea of machine learning is gradually integrated into the field of cloth detection, and one of the statistical-based learning methods in machine learning is the support vector machine(SVM). In this paper, OC-SVM(single classification support vector machine) is used to learn and train the standard cloth image samples. And then the collected actual images are classified through the trained OC-SVM classifier. If there are defects, the region of the defects is divided, and the size and position of the defects are obtained.

关 键 词：支持向量机 单分类 疵点检测 

分 类 号：TS107[轻工技术与工程—纺织工程] TP181[轻工技术与工程—纺织科学与工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]