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公开(公告)号：CN113554605B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110777751.4
申请日：2021-07-07
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及织物检测技术领域，涉及一种基于特征匹配的织物异常区域检测方法，包括以下步骤：S1、织物图像特征提取；S2、织物图像异常判别；通过距离度量公式为L2和余弦相似性的结合，给出异常判别分数为D；S3：织物异常区域定位；将粗略异常像素分数图p进行高斯模糊消除干扰点从而得到异常像素分数图p'，给定阈值τ2，若p'中像素点的分数值小于τ2，则标记该像素点为正常像素点，若p'中像素点的分数值大于τ2，则标记该像素点为异常像素点。本发明通过距离度量与余弦相似性相结合，解决织物异常判别准确性低的问题；将粗略异常像素分数图进行高斯模糊消除干扰点得到异常像素分数图，通过阈值比较，解决织物异常定位准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN113592811B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110862057.2
申请日：2021-07-29
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G01B11/06 , G06V10/762 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及织物检测技术领域，涉及一种基于图像处理的熔喷布厚度一致性检测方法，包括以下步骤：S1、粗定位图像中对应熔喷布过厚或过薄的可能区域；S2、精定位图像中对应熔喷布过厚或过薄的区域；S3、基于精定位结果找出熔喷布过厚或过薄区域的轮廓。本发明通过DBSCAN聚类算法对图像进行分析，利用聚类评估系数，自动选取一组最优的邻域参数解，实现了自动化的要求，检测方法简单，可以快速检测出熔喷布的厚度一致性。
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公开(公告)号：CN113592811A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110862057.2
申请日：2021-07-29
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及织物检测技术领域，涉及一种基于图像处理的熔喷布厚度一致性检测方法，包括以下步骤：S1、粗定位图像中对应熔喷布过厚或过薄的可能区域；S2、精定位图像中对应熔喷布过厚或过薄的区域；S3、基于精定位结果找出熔喷布过厚或过薄区域的轮廓。本发明通过DBSCAN聚类算法对图像进行分析，利用聚类评估系数，自动选取一组最优的邻域参数解，实现了自动化的要求，检测方法简单，可以快速检测出熔喷布的厚度一致性。
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公开(公告)号：CN113554605A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110777751.4
申请日：2021-07-07
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及织物检测技术领域，涉及一种基于特征匹配的织物异常区域检测方法，包括以下步骤：S1、织物图像特征提取；S2、织物图像异常判别；通过距离度量公式为L2和余弦相似性的结合，给出异常判别分数为D；S3：织物异常区域定位；将粗略异常像素分数图p进行高斯模糊消除干扰点从而得到异常像素分数图p'，给定阈值τ2，若p'中像素点的分数值小于τ2，则标记该像素点为正常像素点，若p'中像素点的分数值大于τ2，则标记该像素点为异常像素点。本发明通过距离度量与余弦相似性相结合，解决织物异常判别准确性低的问题；将粗略异常像素分数图进行高斯模糊消除干扰点得到异常像素分数图，通过阈值比较，解决织物异常定位准确性低的问题。
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