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基于区域生长法的自适应图像分割的网眼织物瑕疵检测*

作者：兰瑜洁1,钟舜聪1,2* 日期：2016-01-04/span> 浏览：2252 查看PDF文档

基于区域生长法的自适应图像分割

的网眼织物瑕疵检测*

兰瑜洁1,钟舜聪1,2*

(1.福州大学机械工程及自动化学院光学/太赫兹及无损检测实验室,福建福州 350108;

2.福建省医疗器械和生物技术重点实验室,福建福州 350000)

摘要：为了解决网眼织物在织造过程中的实时检测问题,提出了一种基于频域滤波和区域生长法的瑕疵区域自适应分割方法。通过分析傅里叶变换后的功率谱获得网眼织物纱线分布特征后,通过设计滤波器自动滤除了与织物纹理背景相关的频率成分以削弱织物自身纱线分布结构对瑕疵检测精度的干扰。利用滤波后图像的灰度分布特点自适应地求取了分割参数,并使用区域生长法实现了对瑕疵区域的自动分割。利用对获得的二值图像进行形态学运算,得到了最终的瑕疵区域分割图像。实验结果表明,该算法能较准确地对瑕疵进行定位,瑕疵区域分割精度较高,自适应性和抗干扰能力较强,可以满足工业检测的要求。

关键词：网眼布;瑕疵检测;机器视觉;自适应分割;频域滤波

中图分类号：TP2;TS1

文献标志码：A文章编号：1001-4551(2015)11-1513-06

本文引用格式：

兰瑜洁,钟舜聪.基于区域生长法的自适应图像分割的网眼织物瑕疵检测［J］.机电工程，2015，32（11）：1513-1518.

LAN Yu jie, ZHONG Shun cong. Defect detection of eyelet fabric using adaptive image segmentation based on region growing method［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2015,32(11):1513-1518.

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