中期報(bào)告基于改進(jìn)自適應(yīng)閾值的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法研究(已修改)
2025-06-09 13:23 本頁(yè)面
【正文】 I 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 中期報(bào)告 題目名稱(chēng)： 基于改進(jìn)自適應(yīng)閾值的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法研究 院系名稱(chēng)：電子信息學(xué)院 班 級(jí)：信息類(lèi) 091 學(xué) 號(hào)： 20xx00484108 學(xué)生姓名：楊敏楠 指導(dǎo)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài) ...................................................................3 2 課題任務(wù)及進(jìn)度安排 .......................................................................5 課題任務(wù) ......................................................................................................5 進(jìn)度安排 ...................................................5 3 整體方案設(shè)計(jì) ....................................................................................5 引入前置低通濾波器 ................................................................................6 自適應(yīng)閾值算法 ............................................7 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 .......................................9 5 下一步工作及解決思路 ..................................................................14 6 參考文獻(xiàn) ...........................................................................................14 3 1 緒論 論文選題的背景與意義 織物疵點(diǎn)檢測(cè)是紡織生產(chǎn)過(guò)程中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，常見(jiàn)的織物疵點(diǎn)達(dá) 30 余種。目前，國(guó)內(nèi)絕大部分的紡織企業(yè)，對(duì)織物的疵點(diǎn)檢測(cè)還是采用人工離線檢測(cè)。人工離線檢測(cè)效率低，易疲勞，而且容易出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象。如何快速 、準(zhǔn)確、低成本、高質(zhì)量地檢測(cè)出織物疵點(diǎn)，成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。 隨著科技技術(shù)的進(jìn)步，飛速發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域中，并使得這些領(lǐng)域發(fā)生了革命性的變化。在紡織業(yè)中，由于新技術(shù)的應(yīng)用，織布機(jī)的生產(chǎn)效率不斷提高，產(chǎn)量不斷加大，以適應(yīng)了人們不斷增長(zhǎng)的物質(zhì)需 求。但是，在疵點(diǎn)檢測(cè)過(guò)程中，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)在很多地方依舊存在，由于人的生理因素，導(dǎo)致人工檢測(cè)速度慢、質(zhì)量不穩(wěn)定，已經(jīng)嚴(yán)重制約了紡織產(chǎn)品的生產(chǎn)，成為生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸。如果能將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用與織物的自動(dòng)化檢測(cè)，可以減少人的主觀意識(shí)上的干擾，在保證織物質(zhì)量的同時(shí)，極大的提高生產(chǎn)效率，對(duì)與我國(guó)紡織業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。 （進(jìn)行擴(kuò)充，至少 1 頁(yè) ） 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài) 近 20 多年內(nèi)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)織物疵點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行了大量研究，有不少研究成果已推向市場(chǎng)。如：瑞士 Zellweger Uster 公司推出的用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別 技術(shù)開(kāi)發(fā)的Fabriscan 驗(yàn)布系統(tǒng)；比利時(shí) BARCO 公司的驗(yàn)布系統(tǒng)；德國(guó) Obdxi 光電子技術(shù)公司開(kāi)發(fā)的在線織物檢測(cè)系統(tǒng)；以色列 EVS 公司的 ITex 機(jī)型自動(dòng)檢布系統(tǒng)等。但真正適用于實(shí)際生產(chǎn)，被市場(chǎng)接納的并不多，主要市場(chǎng)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(shù) , 按分割算法的不同可分為閾值法、邊界探測(cè)法和匹配法等 .近年來(lái) , 不少學(xué)者將模糊數(shù)學(xué)、分形學(xué)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(chǔ)的圖像分割方法 、基于分形模型的人造目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)、應(yīng)用小波變換的多尺度邊緣 檢測(cè)和閾值選取方法等 , 取得了顯著效果
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