基于非负矩阵分解的图案织物疵点检测

摘要

利用距离匹配函数确定图案的周期,并以周期大小的图像块为检测样本。利用非负矩阵分解方法得到图像块的系数矩阵,并将系数矩阵转换为系数特征,并根据正常样本确定标准系数特征和相似准则。对比测试样本的系数特征和标准系数特征,根据建立的相似准则判定图像块是否包含疵点,完成织物疵点定位。在非负矩阵分解的过程中,采用非负双重奇异值分解初始化的方法减少矩阵分解的迭代次数。多种图案织物检测结果表明,提出的方法能够准确检测出织物是否包含疵点,准确率在96%以上。