基于B样条小波和深度神经网络的织物疵点检测方法

摘要

一种织物疵点自动检测方法包含深度神经网络模型训练和疵点图像检测两部分。深度神经网络模型训练主要是经过已有样本库的学习，实现在输入疵点图像的前提下，得到样本无疵点的重构图像。疵点图像检测如图所示。待测织物图像首先经过多次小波变换，得到保留大部分纹理信息的压缩图像并保存。然后把压缩图像输入到训练好的深度神经网络输入端，进行计算，在输出端得到重构的无疵点图像。随后把重构图像与保存的压缩图像做差值运算，得到只含有疵点的图像。最后通过对疵点图像的特征提取，分析出是否含有疵点及疵点的种类等。