基于纹理周期性分析的织物疵点检测方法-计算机工程与应用.PDFVIP

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2012 ，48 （21 ） 163 基于纹理周期性分析的织物疵点检测方法 1 2 祝双武 ，郝重阳 1 2 ZHU Shuangwu , HAO Chongyang 1.西安工程大学 纺织与材料学院，西安 710048 2.西北工业大学 电子信息学院，西安 710072 1.College of Textile and Material, Xi ’an Polytechnic University, Xi ’an 710048, China 2.College of Electronic Information, Northwestern Polytechnical University, Xi ’an 710072, China ZHU Shuangwu, HAO Chongyang. Fabric defect detection approach based on texture periodicity analysis. Computer Engineering and Applications, 2012, 48 （21 ）：163-166. Abstract ：To begin with an important visual feature of texture, such as periodicity, a new approach is proposed for fabric defect detection based on texture periodicity analysis according to feature of fabric texture image. By differ- ent fabric defect images detection experiments, this approach is proved to enjoy the good features of reliability and validity to detect fabric defects and to be able to detect more kinds of fabric defect. Key words ：texture periodicity; auto-correlation function; texture primitive; fabric defect detection 摘 要：根据织物图像纹理自身特点，从图像纹理的周期性这个重要的视觉特征入手，提出了基于纹理周期性 分析的织物疵点检测方法。通过对大量不同疵点图像检测实验，证明提出方法对织物疵点检测具有较好的有 效性和可靠性，而且具有检测的疵点种类多、实用性好的特点。 关键词：纹理周期性；自相关函数；纹理基元；织物疵点检测 文章编号：1002-8331（2012 ）21-0163-04 文献标识码：A 中图分类号：TP391 织物图像是一种典型的纹理图像，织物疵点检 律交织而成，经、纬向均具有一定的周期性，并且部 测实际上是一个纹理分割及识别过程，这是因为疵 分织物表面还明显具有方向性，如斜纹织物。而纹 点处的纹理结构不同于正常织物，因此能够把它们 理的视觉特征一般有三个基本量：周期性、方向性和 检测出来。织物疵点自动检测方法是一个重要的研 随机性，其中周期性和方向性是两个高层次的纹理 究热点，研究人员也提出了不同的检测方法，概括起 特征，可以用来指导纹理图像的知觉感知。因此本 来主要分为三种：基于统计的检测方法如Wen 等人[1-2] 文根据织物纹理图像自身特点，从织物纹理结构入 提出采用灰度共生矩阵或灰度差分矩阵的方法；基 手，提出了基于纹理周期性分析的织物疵点检测方 [3] 法，对多数疵点都具有较好的检测效果，提高了织物 于频域分析的检测方法如Chan 等 提出了采用傅里 [4-6] 疵点检测方法的