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基于模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法
被引量:
8
1
作者
纪旋
梁久祯
+2 位作者
侯振杰
常兴治
刘威
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期268-277,共10页
针对周期性纺织品存在的拉伸变形问题,提出结合模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法.首先对原图像进行模板校正,减少图像拉伸变形对检测结果的影响.然后提出低秩校正分解模型,包含低秩项、稀疏项和校正项,通过交替方向法优化求解,...
针对周期性纺织品存在的拉伸变形问题,提出结合模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法.首先对原图像进行模板校正,减少图像拉伸变形对检测结果的影响.然后提出低秩校正分解模型,包含低秩项、稀疏项和校正项,通过交替方向法优化求解,生成低秩矩阵和稀疏矩阵.最后利用最优阈值分割算法,分割由稀疏矩阵产生的显著图,完成瑕疵检测.在标准数据库上的实验表明,文中方法的查全率有所提高.
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关键词
周期性纺织品
模板校正
低秩分解
瑕疵检测
下载PDF
职称材料
题名
基于模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法
被引量:
8
1
作者
纪旋
梁久祯
侯振杰
常兴治
刘威
机构
常州大学信息科学与工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期268-277,共10页
基金
国家自然科学基金项目(No.61170121)资助~~
文摘
针对周期性纺织品存在的拉伸变形问题,提出结合模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法.首先对原图像进行模板校正,减少图像拉伸变形对检测结果的影响.然后提出低秩校正分解模型,包含低秩项、稀疏项和校正项,通过交替方向法优化求解,生成低秩矩阵和稀疏矩阵.最后利用最优阈值分割算法,分割由稀疏矩阵产生的显著图,完成瑕疵检测.在标准数据库上的实验表明,文中方法的查全率有所提高.
关键词
周期性纺织品
模板校正
低秩分解
瑕疵检测
Keywords
Fabric with Periodic Pattern
Template Correction
Low-Rank DecompositionlDefect Detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法
纪旋
梁久祯
侯振杰
常兴治
刘威
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
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