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题名基于欠完备字典重构的无监督织物疵点检测方法
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作者
刘建欣
潘如如
周建
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机构
江南大学纺织科学与工程学院
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出处
《上海交通大学学报》
北大核心
2025年第2期283-292,共10页
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基金
国家自然科学基金(61501209)资助项目。
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文摘
针对当前自动织物检测方法大多仍需人工挑选训练集而无法实现无监督学习的问题,提出使用中值稳健扩展局部二值模式(MRELBP)特征的无疵图像筛选方法与欠完备字典重构疵点检测方法,实现自动无监督疵点检测,并采用自适应字典大小搜索算法,自动选取合适字典大小.算法首先对织物样本进行无疵图像的自动筛选,然后使用K-SVD算法将筛选后的正常图像块作为训练集获取欠完备字典,最后将通过计算重构后的结构相似性指标(SSIM)作为阈值进行疵点检测.在334张含有经向、纬向、块状疵点的平纹白坯布上进行实验,与使用残差分割疵点的K-SVD方法相比,正检率平均提升21.81%,误检率平均降低0.72%,每张图像的检测速率平均提升50%,在AITEX数据集上取得了平均83.29%的正检率,证明了本算法的有效性.
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关键词
织物疵点检测
中值稳健扩展局部二值模式
字典学习
无监督检测
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Keywords
fabric defect detection
median robust extended local binary pattern(mrelbp)
dictionary learning
unsupervised detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TS181.9
[轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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