模糊小波算法在纺织品瑕点检测中的应用

提出了一种毛巾瑕疵特征提取的方法——模糊小波分析算法，同时给出了有实用价值的特征提取、瑕点识别的系统结构．利用小波基函数从信号中提取毛巾图像中各种瑕疵特征，然后利用模糊推理构建的知识规则库，优化产生的小波系数，使得该算法具有很好的鲁棒性．通过仿真和对毛巾图像处理实验，证明该方法对毛巾生产过程中出现的断纬、断经、飞毛大套、色斑等１０多种瑕疵的检测都有很好的效果．

基于脉冲神经网络的织物瑕点检测算法

针对纺织业中织物瑕点检测尚未达到自动化、智能化,提出一种新的织物检测算法——基于脉冲神经网络(SNN)的织物瑕点检测算法.该算法根据生物信息处理机制,把网络模型分成3层,分别为:接收层、中间层、输出层.接收层负责将图像信息转为神经元的输入序列;中间层根据四个不同权重矩阵的输出信息判断是否属于四个方向上的边缘像素点;输出层将汇总中间的输出信息并判断是否为边缘图像点;最后根据特征值经mallat算法定位瑕点区域.通过实验分析和对比,其结果表明该算法具有较好的检测率.