印刷品疵点检测中一种基于轮廓的伪疵点剔除算法的研究

基于计算机视觉技术的纺织细节检测研究随着计算机视觉技术的不断发展，越来越多的应用场景被纳入到了计算机视觉的范畴中。

纺织行业作为传统的制造业领域，同样也可以借助计算机视觉的力量来提升生产效率和质量水平。

其中，基于计算机视觉技术的纺织细节检测就是一个重要的研究方向。

纺织细节检测旨在通过计算机视觉技术，对纺织品上的缺陷、色差、捻度等细节进行检测和分析，以保证生产出来的纺织品的质量达到标准要求，从而提高生产效率和降低质量成本。

纺织品的细节检测具有一定的技术难度，需要利用图像处理技术和机器学习算法来实现高效、准确的检测。

在纺织行业中，纱线的质量是非常重要的，因为纱线的质量决定了织物的品质和外观。

因此，针对纱线细节的检测是纺织细节检测的重要方向之一。

在纱线的检测中，需要实现的主要功能包括检测纱线的粗细、检测纱线的捻度、检测纱线的条纹等。

其中，纱线的捻度检测是最常见的纱线细节检测任务之一。

捻度是指纱线单元长度内的扭转数，是纱线细节中的一个重要参数。

传统的捻度检测方法主要是依靠技术工人熟练的手感来判断，因此存在着误判率高、效率低等缺点。

而基于计算机视觉技术的捻度检测方法则可以实现无人化、自动化的检测过程，大大提高了准确性和效率。

基于计算机视觉技术的纱线捻度检测算法通常包含以下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取和捻度估计。

首先，需要获取纱线的图像，这一步通常需要结合高分辨率相机进行。

其次，需要对纱线图像进行预处理，包括去噪、二值化处理、边缘检测等。

然后，通过特征提取算法提取纱线的特征，例如纱线的弯曲程度、纱线的粗细等。

最后，通过机器学习算法或者计算公式来估计纱线的捻度。

除了纱线捻度检测之外，纺织细节检测还包括棉纱疵点检测、织物缺陷检测、染色色差检测等任务。

这些任务在实际生产中非常重要，对于提高生产效率和降低质量成本具有重要意义。

例如，棉纱疵点检测可以实现对纱线中的疵点、结痂等质量问题的检测；织物缺陷检测可以实现对织物中缺纹、裂口、断丝等缺陷的检测；染色色差检测可以实现对染色质量的检测和评估。

基于灰度梯度共生矩阵和SVDD的织物疵点检测王孟涛;李岳阳;杜帅;蒋高明;罗海驰【摘要】织物疵点检测是现代纺织工业产品质量控制中的关键环节之一,对保证纺织品质量具有重要的现实意义.文章基于此提出一种灰度梯度共生矩阵(GGCM)和单分类器(SVDD)结合的检测方法.该方法首先对织物原图像采用自适应中值滤波、同态滤波进行预处理,以消除图像上的光照不匀和噪声等影响,然后利用灰度梯度共生矩阵对预处理后的图像提取15个特征值并组成特征向量,经归一化后送入到单分类器SVDD中训练和测试.实验结果表明:使用此方法进行疵点检测,检验正确率达97％,漏检率为4.5％和误检率为1.4％,具有很好的检测效果.【期刊名称】《丝绸》【年(卷),期】2018(055)012【总页数】7页(P50-56)【关键词】疵点检测;SVDD;GGCM;自适应中值滤波;同态滤波【作者】王孟涛;李岳阳;杜帅;蒋高明;罗海驰【作者单位】江南大学教育部针织技术工程研究中心,江苏无锡214122;江南大学教育部针织技术工程研究中心,江苏无锡214122;江南大学教育部针织技术工程研究中心,江苏无锡214122;江南大学教育部针织技术工程研究中心,江苏无锡214122;江南大学教育部针织技术工程研究中心,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TS101.97近十年来，先进的计算机和人工智能技术为纺织企业注入了新的活力，基于机器视觉的织物疵点自动检测是众多学者研究的热点之一。

织物疵点检测是纺织品质量控制的关键环节，出现疵点的纺织品将严重影响其价格，可导致产品价格下降45%～65%[1]。

目前绝大多数的纺织企业中织物疵点都是由检验人员完成的。

由于检测劳动强度大，考虑到人为因素的影响，检测效率低，漏检率较高，缺乏可靠性。

因此，织物疵点的自动化检测是纺织企业生产中产品质量控制的必然趋势。

织物疵点自动检测，被许多从事此领域的研究人员认为是一个非常艰巨的任务，归结起来主要有两个问题[2]：一是没有通用性的特征；二是一个典型的一类分类问题。

图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。

膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。

用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。

要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。

待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。

要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。

3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。

视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。

通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。

要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。

第42卷 第23期 包 装 工 程2021年12月PACKAGING ENGINEERING ·162·收稿日期：2021-04-01基金项目：河南省科技攻关计划（212102110168）；河南省高等学校重点科研项目（20B520037, 22B410001）；郑州市科技局基础研究及应用基础研究项目（zkz202103, zkz202105）作者简介：卢印举（1976—），男，博士，郑州工程技术学院副教授，主要研究方向为机器视觉检测及智能仪器仪表。

融合双特征的玻璃缺陷图像分割算法卢印举1,2，郝志萍1，戴曙光2（1.郑州工程技术学院 信息工程学院，郑州 450044；2.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093）摘要：目的 针对玻璃的材料透明性以及条带噪声等固有属性使得传统玻璃缺陷分割算法准确率较低等问题，提出一种基于双特征高斯混合模型的玻璃缺陷分割方法。

方法 首先，利用分数阶运算对玻璃缺陷增强，用灰度共生矩阵获取纹理特征，从而构建玻璃缺陷的双特征向量；将双特征向量引入高斯混合模型，并利用马尔科夫随机场的相邻像素空间信息对玻璃缺陷分割高斯混合模型进行改进，通过交替进行玻璃缺陷像素点与标号场之间映射关系的估计和基于高斯核函数空间约束更新，完成玻璃缺陷分割；最后，应用模糊熵对缺陷图像分割结果进行后续处理。

结果 对疖瘤、污点、气泡以及夹杂等4种典型缺陷样本图像进行性能测试和不同算法对比分析实验，实验结果表明，所提算法的ice D 指标达到98.59%，cr M 指标达到7.03%，衡量指标优于其他算法。

结论 将灰度特征和纹理特征引入玻璃缺陷分割的马尔科夫随机场，能够抑制非缺陷目标，并保留低对比度玻璃缺陷，提高玻璃缺陷分割算法的鲁棒性和准确性。

关键词：玻璃缺陷；图像分割；最大期望算法；马尔科夫随机场；模糊熵中图分类号：TB487；TP312 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2021)23-0162-08DOI ：10.19554/ki.1001-3563.2021.23.023 Glass Defect Image Segmentation Algorithm Fused with Dual FeaturesLU Yin-ju 1,2, HAO Zhi-ping 1, DAI Shu-guang 2(1.College of Information Engineering, Zhengzhou University of Technology, Zhengzhou 450044, China;2.School of Optical Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science andTechnology, Shanghai 200093, China)ABSTRACT: The work aims to propose a glass defect segmentation method based on a dual feature Gaussian mixture model to solve the low accuracy of traditional glass defect segmentation algorithm caused by inherent properties of glass material, such as transparency and stripe noise. Firstly, fractional calculation and gray-level co-occurrence matrix were adopted to enhance glass defects, and obtain texture features, respectively, and thereby construct dual feature vectors of glass defects. The dual feature vector was introduced into the Gaussian mixture model, and the adjacent pixel spatial in-formation of the Markov random field was used to improve the glass defect segmentation Gaussian mixture model. Then, the glass defect segmentation was completed by alternately performing the estimation of the mapping relationship be-tween the glass defect pixels and the label field and the updating based on the space constraint of the Gaussian kernel function. Finally, fuzzy entropy was applied to the subsequent processing of the defect image segmentation results. The performance test and comparative analysis experiment of different algorithms were performed on four typical defect sam-. All Rights Reserved.第42卷第23期卢印举等：融合双特征的玻璃缺陷图像分割算法·163·ple images of furuncle, stain, bubble and inclusion. The experimental results showed that the D ice index of the proposed algorithm reached 98.59% and the M cr index reached 7.03%, which was better than that of other algorithms. Introducing gray-level features and texture features into the Markov random field of glass defect segmentation can suppress non-defect targets, retain low-contrast glass defects, and improve the robustness and accuracy of the glass defect segmen-tation algorithm.KEY WORDS: glass defect; image segmentation; expectation-maximization algorithm; Markov random field; fuzzy entropy玻璃的抗腐蚀能力、可视性以及密封性，使得玻璃在食品、医药以及饮料包装方面得到广泛应用，但是，在生产过程中玻璃容易产生夹杂、疖瘤、气泡以及污点等各种缺陷[1]。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。