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基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究的中期报告.docx

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基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究的中期报告一、研究背景及意义纺织品行业是我国传统的产业之一,其产品广泛应用于服装、家纺、装饰等领域。然而,在纺织品生产过程中会出现各种瑕疵,如断经、跳花、油污等,这些瑕疵会影响产品的质量和外观,进而影响产品的销售和信誉。因此,自动检测和识别织物瑕疵一直是纺织品行业关注的焦点。目前,常见的织物瑕疵检测方法主要包括人工检测和机器视觉技术。人工检测的优势在于能够准确识别各种瑕疵,但其缺点是耗时耗力,且人工判断的主观性较大;机器视觉技术虽然能够实现快速检测,但对于复杂的瑕疵仍存在一定的难度。因此,基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究具有重要的理论意义和实际应用价值。二、研究内容及进展本研究旨在开发一种基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测方法,主要研究内容如下:,对常见的织物瑕疵进行标注和分类,并确定评价指标。,采用局部二值模式、方向梯度直方图等技术提取图像的特征。,将不同特征提取方法得到的特征向量进行融合,得到综合特征向量。,检测织物瑕疵。目前,我们已经完成了织物图像数据集的建立和评价指标的确定,并对局部二值模式和方向梯度直方图等特征提取方法进行了研究和实验验证。接下来,将进行混合特征向量的设计和单分类检测器的训练和测试,并对结果进行实验分析和比较。三、研究展望基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测方法具有一定的局限性,如对不同种类的织物需要针对性的特征提取方法,对于复杂的瑕疵检测效果有待提高等。因此,我们将从以下几个方面展开未来的研究:,针对不同种类的织物进行特征提取,如使用形状和纹理等特征;,如采用多分类器并行等方式,提高织物瑕疵的检测效果;,并在实际生产中应用,验证其实际效果。四、结论基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本研究以图像处理和机器学****为基础,利用新的特征提取方法和单分类检测器,实现了自动识别织物瑕疵的功能。未来的研究将进一步探索和提高织物瑕疵的检测效果,实现更好的实际应用效果。