印花織物生產(chǎn)過程中由于制造的原因會(huì)產(chǎn)生皺印、劈裂和色點(diǎn)等表面缺陷。為了保證織物品質(zhì),針對噴頭堵墨在織物表面形成的色點(diǎn),提出了一種檢測點(diǎn)狀缺陷的方法。首先去除圖像上的噪聲點(diǎn),將缺陷圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理,處理后的圖像經(jīng)霍夫變換（Hough Transform）提取缺陷信息并返回缺陷位置。為了檢測提出算法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,應(yīng)用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN, Generative Adversarial Networks）擴(kuò)充在紡織企業(yè)收集到的數(shù)據(jù)樣本,與人工檢測結(jié)果比較,統(tǒng)計(jì)缺陷檢出率。結(jié)果表明:所提出的算法在生成樣本及原始樣本檢出率為97.2%,滿足紡織企業(yè)生產(chǎn)的要求。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
2 隨機(jī)霍夫變換
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 中值濾波與邊緣檢測
    3.2 印花織物點(diǎn)狀缺陷檢測
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]基于最大熵閾值算法的織物疵點(diǎn)檢測與疵點(diǎn)織物應(yīng)用[J]. 袁小軍,陳曉東,邱莉,熊艷平.  毛紡科技. 2019(03)
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博士論文
[1]基于字典學(xué)習(xí)的機(jī)織物瑕疵自動(dòng)檢測研究[D]. 周建.東華大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3699948