基于Labview的打算机视觉针织物疵点检测与研究

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基于Labview的打算机视觉针织物疵点检测与研究

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毕业论文范文题目：基于Labview的打算机视觉针织物疵点检测与研究，论文范文关键词：基于Labview的打算机视觉针织物疵点检测与研究
基于Labview的打算机视觉针织物疵点检测与研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在纺织品出产中,针织物的全数测验是品质把持的一项重要内容,其中针织物疵点是测验的重点。在古代科学技巧的推动下,纺织行业的出产效力有了大幅进步,但针织物疵点检测却仍然停留在人工检测阶段.该方法检测速度低、误检率跟漏检率高,测验成果受到人员主观因素的影响,检测正确率仅能达到70%左右,而且人工检布对工人的视力侵害很大。针织物疵点的检测技（此处忽略..）巧已成为当今制约纺织行业进一步发展的“瓶颈”,怎么用打算机视觉代替人工检布成为当初研究的热点。本文在国内外研究的基本上,介绍了一种基于Labview的针织物疵点检测体系与方法,采取Labview软件并结合Matlab编程。疵点检测的重点是疵点辨认跟分类,本文中图像首先经过中值滤波去噪跟二值化处理,预处理后的图像采取db小波进行（此处忽略..）小波分解,得到织物的经向跟纬向纹理子图像。根据针织物的纹理特点,对针织物图像进行窗口宰割,在已宰割的窗口中提取子图像的特点值。继而对特点值进行演绎分析,输入BP神经网络进行网络练习,实现对疵点的分类,利用练习好的神经网络对残余的样本进行测试。在本方法中,最重要的是特点值的选取、特点值的提取以及疵点的分类,本文对相干的实际进行研（此处忽略..）究。(1)本文中的特点值所选用的能量、方差、极差跟熵,经过多次实验,证明这4个特点值可能很好的反应针织物图像的疵点信息;(2)本文根据针织物纹理对针织物图像进行窗口宰割,在宰割的窗口中包含针织物纹理的最小单元。经过db小波分解后,得到针织物图像的经向跟纬向纹理子图像,从子图像所宰割的窗口中提取特点值能将不同的针织物疵点反应出来;(3)对所提取的特（略..）点值进行演绎分析,将每个图像中的最大值与最小值的差输入BP神经网络练习,最后将测试的样本的特点值输入练习好的BP神经网络,测验所练习好的BP神经网络的正确度。经过验证,本文所提出的方法,可能有效的检测平针、罗纹跟双罗纹三类针织物中所呈现的横路、飞花、破洞跟漏针四种常见的疵点,正确率达到了94%。

以上为本篇毕业论文范文基于Labview的打算机视觉针织物疵点检测与研究的介绍部分。

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