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基于独立分量分析高阶统计量的纺织品缺陷检测

杨德美  杨学志  
【摘要】:在现代纺织工业生产中,纺织品缺陷自动检测以其在客观性和准确性上的优势正在逐步取代人工检测。目前的缺陷检测方法主要是利用纺织品图像的二阶统计特性,而并未考虑到纺织品图像本身及其变换域中固有的非高斯统计特性。针对这一问题,本文基于独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法,结合纺织品图像变换域的非高斯统计特性,提出一种新的基于ICA高阶统计量的纺织品缺陷检测方法,并将其应用于实际的纺织品图像样本检测中。实验结果表明,本文提出的新方法缺陷检测正确率平均达到99%以上,明显优于传统方法。

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