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基于灰度统计和改进算术优化算法分类器的提花针织物疵点检测与分类
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作者 张永超 史伟民 +2 位作者 郭斌 屠佳佳 李杨 《纺织学报》 北大核心 2025年第8期111-119,共9页
为解决提花针织物疵点特征提取困难、特征表示局限及多尺度信息整合难等问题,提出融合信息熵特征和灰度特征与改进算术优化算法分类器的提花织物疵点检测与分类算法。首先,将提花织物图像经过灰度化和滤波去噪获取织物纹理与疵点在灰度... 为解决提花针织物疵点特征提取困难、特征表示局限及多尺度信息整合难等问题,提出融合信息熵特征和灰度特征与改进算术优化算法分类器的提花织物疵点检测与分类算法。首先,将提花织物图像经过灰度化和滤波去噪获取织物纹理与疵点在灰度特征上的差异,并提取信息熵及统计量特征,采用加权融合方法增强图像中疵点与正常纹理的对比度。针对支持向量机(SVM)分类器的参数调优难题,引入基于Levy飞行机制的算术优化算法(AOA算法);将Levy飞行的全局搜索能力和AOA的局部精细搜索相结合,实现对SVM分类器参数的快速而精确的寻优;最后,构建提花织物疵点数据库,对疵点检测和分类效果进行实验。结果表明:提出的疵点检测方法在检测准确率上达到了98.5%,优化后的SVM分类器在疵点类型判别上的正确率也达到了99.4%,证明该算法在提花针织物疵点检测与分类中的高效性和准确性。 展开更多
关键词 提花针织物疵点 灰度统计 信息熵特征 统计量特征 加权融合 检测与分类
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