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题名基于视觉数据驱动的棉花异性纤维检测
被引量：3
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作者
师红宇
管声启
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机构
西安工程大学计算机科学学院
西安工程大学机电工程学院
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出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期36-42,共7页
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基金
陕西省教育厅科研计划资助项目(16JK1334)
中国纺织工业联合会科技项目(2016066)
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文摘
为了提高棉花异性纤维检测准确性及快速性,提出一种基于视觉数据驱动的棉花异性纤维检测新方法。首先,对采集棉花异性纤维图像进行小波金字塔多层分解,实现棉花异性纤维图像中各信息的分离;然后使用mean-shift算法平滑图像,消除光照不均的干扰;在此基础上,采用中央-周边操作算子和融合操作构建显著图,从而提高异性纤维的显著度;最后,利用改进的区域生长法获得目标区域。文章采用视觉数据驱动构建的检测模型,结构简单、检测速度快、准确率高。实验结果表明,该检测方法能够有效实现棉花异性纤维的检测,提高检测准确性和快速性,为棉花异性纤维自动检测提供一种新方法。
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关键词
异性纤维
数据驱动
显著图
MEAN-SHIFT算法
改进的区域生长法
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Keywords
foreign fib e rs
data driven
saliency map
mean-shift algorithm
improved region growing method
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分类号
TS101.91
[轻工技术与工程—纺织工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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