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题名织物表面几何形状检测中最优边缘检测算法的选取
被引量：4
- 1
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作者
杨鹏程
杨社强
肖渊
刘洋
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机构
西安工程大学机电工程学院
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出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2018年第9期79-83,共5页
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基金
陕西省科技厅自然科学基础研究计划-青年人才项目(2015JQ5196)
陕西省青年人才托举计划(20160124)
西安工程大学博士科研启动金(BS1401)
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文摘
基于机器视觉方法检测织物表面图案几何形状,研究棉质纺织品表面图案边缘的检测效果,通过对比找到适合工业应用的边缘检测算法。选取多种典型的边缘检测算子为考察对象,首先对各自边缘检测的结果图像及其信息熵进行对比,然后分析各算子在目标区域分割、内部条纹及局部图案细节等多方面的表现,证明Sobel算子得到的图像边缘与背景区域的灰度差异明显,灰度信息熵最小,有利于图像几何信息的识别;而且Sobel算子对织物表面及背景区域的纹理不敏感,识别结果:图像中噪声及后续处理难度较小,适合棉质袜子表面几何形状的检测。
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关键词
织物表面质量
几何形状检测
边缘检测
图像分析
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Keywords
fabric surface quality
geometric shape detection
edge detection
image analysis
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分类号
TP335
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于机器视觉的织物表面最优图像亮度选取
被引量：1
- 2
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作者
杨鹏程
刘洋
胥光申
乔伍
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机构
西安工程大学机电工程学院
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出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2018年第3期13-16,共4页
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基金
陕西省科技厅自然科学基础研究计划项目(2015JQ5196)
陕西省青年人才托举计划项目(20160124)
西安工程大学博士科研启动金项目(BS1401)
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文摘
基于机器视觉的织物表面检测中,环境亮度直接影响织物成像质量的优劣。为了得到最优图像亮度,首先以白色纸带所在的矩形区域内的平均灰度值来标识织物图像亮度,然后选用标准差、点锐度、图像信息熵等3种经典算法对多组不同亮度下采集的织物图像质量进行评价,并对评价结果进行对比分析,选择出最适于进行织物表面质量检测的图像亮度。实验证明,这3种经典算法能够得到正确且可行的图像亮度选取结果,可为生产实践提供理论指导。
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关键词
机器视觉
织物表面质量
图像检测
亮度选取
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Keywords
machine vision
fabric surface quality
image detection
brightness selection
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分类号
TS107
[轻工技术与工程—纺织工程]
TP335
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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