基于浅层卷积特征和双低秩表示的织物疵点检测算法研究
江伴1
谢晓峰2
董燕1
1.中原工学院电子信息学院,河南郑州4500072.中原工学院科技处,河南郑州450007
摘要：鉴于低秩表示技术可用于实现织物背景和疵点的有效分类,已被应用于织物疵点检测,但相应检测结果依赖于织物纹理特征的有效表征和低秩表示模型的性能,提出了基于浅层卷积特征和双低秩表示的织物疵点检测算法.采用经过训练的浅层网络提取织物图像的深度特征,构建了特征矩阵;建立双低秩表示模型,实现了疵点与背景的有效分离;采用阈值分割算法对疵点区域进行了定位.实验结果表明,所提出的检测算法能有效地定位疵点区域,其检测精度优于其他方法.
关键词：织物图像疵点检测卷积神经网络双低秩表示浅层特征
分类号：TG142.1(金属学与热处理)
资助基金：国家自然科学基金(61772576)国家自然科学基金(U1804157)河南省教育厅科技项目(19A510027)河南省教育厅科技项目(16A540003)
论文发表日期：2020-10-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 21-26 )
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