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题名基于相对总变差模型与自适应形态学的织物瑕疵检测
被引量：15
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作者
张波
汤春明
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机构
天津工业大学电子与信息工程学院
天津师范大学计算机与信息工程学院
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期145-149,162,共6页
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文摘
为解决目前基于图像处理的织物瑕疵检测算法中,因织物纹理的多样性与瑕疵形状尺寸的不确定性所造成的检测效果差的问题,提出一种基于结构-纹理模型与自适应数学形态学的织物瑕疵检测算法。首先采用相对总变差模型对织物图像进行滤波以去除织物纹理,然后在得到的灰度图像上直接进行基于自适应邻域的灰度形态学运算,形态学算子采用开运算算子,最终得到织物瑕疵的增强图像。采用基于相对总变差模型与自适应形态学相结合的方法与2种已知的Gabor算法进行比对,对4类典型织物瑕疵进行检测实验和分析。结果表明,本文方法能更好地提取织物瑕疵。
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关键词
织物瑕疵
结构-纹理模型
相对总变差模型
数学形态学
自适应邻域
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Keywords
fabric defect
structure-texture model
relative total variation model
mathematicalmorphology
adaptive neighborhood
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分类号
TS101.9
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名基于高光谱技术的绝缘子污秽等级检测
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作者
徐德智
崔俊杰
袁冬
宋治波
曹雯
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机构
西安工程大学电子信息学院
中联西北工程设计研究院有限公司
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出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第8期40-45,共6页
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基金
陕西省重点研发计划一般项目(2024GX-YBXM-519)
西安市科技计划高校院所人才服务企业项目(23GXFW0016)。
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文摘
在线检测输电线路绝缘子污秽等级对污闪防治有重要作用,为此提出了一种基于高光谱技术的绝缘子污秽等级非接触式检测方法。利用高光谱试验平台对人工、自然样品进行图谱信息采集和黑白校正;选取一定的区域进行反射率数据采集,用光谱-空间自适应总变差模型对谱线进行平滑处理;采用最大相关-最小冗余算法对谱线波段进行分数排名,提取权重靠前的波段;根据光谱数据以及提取的特征波段,建立基于反向传播神经网络的污秽等级分类模型。结果表明:该模型对人工样品的识别准确率可以达到95%,对自然污秽样品的识别准确率可以达到85%。因此,该方法能够快速、准确地识别绝缘子污秽等级,为后续的绝缘子污秽等级光谱检测提供参考。
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关键词
绝缘子
污秽等级
高光谱技术
反向传播神经网络
光谱-空间自适应总变差模型
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Keywords
insulator
contamination grade
hyperspectral technique
backpropagation neural network
spectral spatial adaptive total variation model
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分类号
TM855
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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