织物疵点图像目标定位自动优化检测仿真

针对纺织过程中出现的疵点图像目标定位自动检测,为了提高检测的精确性,提出一种基于多尺度主元分析(MSPCA)的织物疵点自动检测与定位新算法。算法首先采用小波分解对织物特征进行提取,将疵点特征突显出来,再通过PCA算法对织物特征进行分析,将织物特征分为主元空间和残差空间,通过计算SPE(Squared Prediction Error)统计量实现疵点实时监测。最后,运用滑动窗进行疵点定位,滑动步长设定为半个滑动窗的长度,相邻的滑动窗之间有重叠部分,因此只有当相邻的上下左右四个滑动窗均检测到疵点,方能确定其重叠部分存在疵点,在精确定位的同时有效减少误检测点。对正常、沾污、破洞、缺纬、缺经五种织物的检测结果更为精确,验证了上述方法的可行性及有效性。