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题名基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测
被引量：5
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作者
李鹏飞
杜莹萍
张缓缓
景军锋
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机构
西安工程大学
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出处
《棉纺织技术》
CAS
北大核心
2014年第10期21-26,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61301276)
陕西省教育厅专项(2013JK1084)
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文摘
探讨基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测技术。为准确检测织物疵点,采用小波变换对预处理后的织物图像进行分解,小波分解后不同的子图像反应了织物的不同细节信息,从小波分解后的水平细节子图像和垂直细节子图像中提取特征参数,特征参数的提取采用灰度共生矩阵法,将提取到的特征参数送入训练过的BP神经网络,进行检测疵点,达到疵点织物融合、形态学和阈值处理并显示疵点的目标。实验证明:该方法行之有效。认为:寻找更适合的方法提取更有效的特征值和改进神经网络可以提高识别效率。
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关键词
小波变换
BP神经网络
灰度共生矩阵
疵点检测
特征值
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Keywords
Wavelet Transform, BP Neural Network, Gray-level Co-occurrence Matrix, Defect Detection, Characteristic Value
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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