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布匹瑕疵识别中的关键技术研究.崔玲玲.【摘要】：布匹的质量控制在纺织品行业中起着非常关键的作用，而布匹瑕疵是影响布匹质量控制的重要因素。.目前，布匹瑕疵识别主要依靠传统的人工离线完成，存在工作量大、检测速度慢且准确度低等问题。.随着...
【摘要】布匹的质量控制在纺织品行业中起着非常关键的作用，而布匹瑕疵是影响布匹质量控制的重要因素。目前，布匹瑕疵识别主要依靠传统的人工离线完成，存在工作量大、检测速度慢且准确度低等问题。随着计算机和模式识别技术的快速发展，布匹瑕疵自动识别是纺织工业生产中质量监控的...
上述实验结果证明了本论文方法的有效性。图1封面论文截图《基于FasterRCNN的布匹瑕疵检测系统》的论文作者包括蔡兆信、李瑞新、戴逸丹和潘家辉（通讯作者）。纺织工业是我国的支柱型产业.在布匹生产过程中,布匹瑕疵是影响布匹质量的关键因素。
在布匹的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，会产生污渍、破洞、毛粒等瑕疵，为保证产品质量，需要对布匹进行瑕疵检测。布匹疵点检验是纺织行业生产和质量管理的重要环节，目前人工检测易受主观因素影响，缺乏一致性；并且检测人员在强光下长时间工作对视力影响极大。
阿里天池布匹疵点智能检测大赛正如火如荼进行，本次大赛目前共计有2415支队伍参赛，成为今年天池上最受关注最热门的算法大赛！本文中52CV粉丝sloan、jianh对本次大赛进行了分析，提出了一个主流的解决方案，并于天池开源了代码。该代码基于mmdection开源框架，结构清晰、步骤完整，对…
基于机器视觉的织物组织瑕疵的检测!精心收集的各类精品文档，欢迎下载！电子信息学院专业班级：40700000000西安工程大学本科毕业设计(论文)织物瑕疵检测作为一种有效的质量保证手段目前主要通过人工来实现，工作量大且检测效率不高。
【摘要】：为了对布匹瑕疵进行快速准确的检测,提出了一种基于边缘检测的新算法。利用布匹图像中瑕疵与正常纹理产生的纹理边缘,将布匹瑕疵作为正常纹理的边缘检测出来。利用Sobel算子的方向性,分别对织物疵点在水平和垂直方向进行增强,计算出RGB图像中水平与垂直方向的梯度后进行边缘检测...
屈博;布匹瑕疵检测技术研究[D];西安电子科技大学;2009年8薄中;双通道自适应有源噪声控制系统的设计与研究[D];哈尔滨工程大学;2009年9贺养慧;多源遥感信息融合研究[D];中北大学;2009年10牛艳蓉;基于小波包变换的纹理图像分割[D];西北大学;2007年
布匹瑕疵识别中的关键技术研究.崔玲玲.【摘要】：布匹的质量控制在纺织品行业中起着非常关键的作用，而布匹瑕疵是影响布匹质量控制的重要因素。.目前，布匹瑕疵识别主要依靠传统的人工离线完成，存在工作量大、检测速度慢且准确度低等问题。.随着...
【摘要】布匹的质量控制在纺织品行业中起着非常关键的作用，而布匹瑕疵是影响布匹质量控制的重要因素。目前，布匹瑕疵识别主要依靠传统的人工离线完成，存在工作量大、检测速度慢且准确度低等问题。随着计算机和模式识别技术的快速发展，布匹瑕疵自动识别是纺织工业生产中质量监控的...
上述实验结果证明了本论文方法的有效性。图1封面论文截图《基于FasterRCNN的布匹瑕疵检测系统》的论文作者包括蔡兆信、李瑞新、戴逸丹和潘家辉（通讯作者）。纺织工业是我国的支柱型产业.在布匹生产过程中,布匹瑕疵是影响布匹质量的关键因素。
在布匹的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，会产生污渍、破洞、毛粒等瑕疵，为保证产品质量，需要对布匹进行瑕疵检测。布匹疵点检验是纺织行业生产和质量管理的重要环节，目前人工检测易受主观因素影响，缺乏一致性；并且检测人员在强光下长时间工作对视力影响极大。
阿里天池布匹疵点智能检测大赛正如火如荼进行，本次大赛目前共计有2415支队伍参赛，成为今年天池上最受关注最热门的算法大赛！本文中52CV粉丝sloan、jianh对本次大赛进行了分析，提出了一个主流的解决方案，并于天池开源了代码。该代码基于mmdection开源框架，结构清晰、步骤完整，对…
基于机器视觉的织物组织瑕疵的检测!精心收集的各类精品文档，欢迎下载！电子信息学院专业班级：40700000000西安工程大学本科毕业设计(论文)织物瑕疵检测作为一种有效的质量保证手段目前主要通过人工来实现，工作量大且检测效率不高。
【摘要】：为了对布匹瑕疵进行快速准确的检测,提出了一种基于边缘检测的新算法。利用布匹图像中瑕疵与正常纹理产生的纹理边缘,将布匹瑕疵作为正常纹理的边缘检测出来。利用Sobel算子的方向性,分别对织物疵点在水平和垂直方向进行增强,计算出RGB图像中水平与垂直方向的梯度后进行边缘检测...
屈博;布匹瑕疵检测技术研究[D];西安电子科技大学;2009年8薄中;双通道自适应有源噪声控制系统的设计与研究[D];哈尔滨工程大学;2009年9贺养慧;多源遥感信息融合研究[D];中北大学;2009年10牛艳蓉;基于小波包变换的纹理图像分割[D];西北大学;2007年
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