中期報告基于改進自適應閾值的織物疵點檢測算法研究(已修改)
2025-06-09 13:23 本頁面
【正文】 I 畢業(yè)設計 (論文 ) 中期報告 題目名稱： 基于改進自適應閾值的織物疵點檢測算法研究 院系名稱：電子信息學院 班 級：信息類 091 學 號： 20xx00484108 學生姓名：楊敏楠 指導教師 ：劉洲峰 李春雷 20xx 年 4 月 2 目錄 1 緒論 ....................................................................................................3 論文選題的背景與意義 .............................................................................3 國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài) ...................................................................3 2 課題任務及進度安排 .......................................................................5 課題任務 ......................................................................................................5 進度安排 ...................................................5 3 整體方案設計 ....................................................................................5 引入前置低通濾波器 ................................................................................6 自適應閾值算法 ............................................7 4 實驗結果及分析 .......................................9 5 下一步工作及解決思路 ..................................................................14 6 參考文獻 ...........................................................................................14 3 1 緒論 論文選題的背景與意義 織物疵點檢測是紡織生產過程中一個重要的環(huán)節(jié)，常見的織物疵點達 30 余種。目前，國內絕大部分的紡織企業(yè)，對織物的疵點檢測還是采用人工離線檢測。人工離線檢測效率低，易疲勞，而且容易出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象。如何快速 、準確、低成本、高質量地檢測出織物疵點，成為人們關注的焦點。 隨著科技技術的進步，飛速發(fā)展的計算機技術廣泛應用于各個領域中，并使得這些領域發(fā)生了革命性的變化。在紡織業(yè)中，由于新技術的應用，織布機的生產效率不斷提高，產量不斷加大，以適應了人們不斷增長的物質需 求。但是，在疵點檢測過程中，傳統(tǒng)的人工檢測在很多地方依舊存在，由于人的生理因素，導致人工檢測速度慢、質量不穩(wěn)定，已經嚴重制約了紡織產品的生產，成為生產過程中的瓶頸。如果能將計算機技術應用與織物的自動化檢測，可以減少人的主觀意識上的干擾，在保證織物質量的同時，極大的提高生產效率，對與我國紡織業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。 （進行擴充，至少 1 頁 ） 國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài) 近 20 多年內國內外學者對織物疵點檢測進行了大量研究，有不少研究成果已推向市場。如：瑞士 Zellweger Uster 公司推出的用神經網絡識別 技術開發(fā)的Fabriscan 驗布系統(tǒng)；比利時 BARCO 公司的驗布系統(tǒng)；德國 Obdxi 光電子技術公司開發(fā)的在線織物檢測系統(tǒng)；以色列 EVS 公司的 ITex 機型自動檢布系統(tǒng)等。但真正適用于實際生產，被市場接納的并不多，主要市場占有者為以色列的 EVS公司。 圖像分割是一種基本的圖像分析技術 , 按分割算法的不同可分為閾值法、邊界探測法和匹配法等 .近年來 , 不少學者將模糊數(shù)學、分形學以及小波分析等方法引入到圖像處理中 , 分別提出了以模糊理論為基礎的圖像分割方法 、基于分形模型的人造目標檢測技術、應用小波變換的多尺度邊緣 檢測和閾值選取方法等 , 取得了顯著效果
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