基于小波重建和神经网络的纺织品疵点分类方法研究

摘要

本文提出一种基于直方图和BP神经网络的纺织品瑕疵分类方法。两种常见的纺织品瑕疵疵点,即油渍和孔洞,可以被抽取出来并将他们归类。这种方法可以检测两种不同类型的质地结构纤维织物的瑕疵疵点:各向同性方向图的统计学质地结构和定向模式的结构化的质地。对于疵点特征提取,孔洞和油渍的直方图作为BP神经网络的输入被计算处理。一些样本被选取用来进行测试,结果显示这种方法可以有效地检测瑕疵疵点并且对疵点分类具有很高的正确识别率。