基于计算机视觉的皮革缺陷检测分类技术研究.pdf

瞎压料技大学论文题目:基于计算机视觉的皮革缺陷检测分类技术研究申请学位学科:工学所学学科专业:计算机应用技术培养单位:电气与信息工程学院导师:李健副教授硕士生:韩玮月
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基于计算机视觉的皮革缺陷检测分类技术研究要摘随着计算机及相关领域技术的发展,计算机视觉已广泛应用于测量、军事、三航教臁⒑娇铡⒑胶、数字医疗、制造业信息化、商业、交通安全等领域。基于计算机视觉的检测系统,可以代替部分人工视觉,在一些不适合人工作业,存在危险的地方,完成检测分类的任务,同时可以提供较高的检测精度,作为一种重要的非接触式测量方法,已成为研究的热随着世界皮革产品消费向质量型转变,皮革表面缺陷,这一制约我国制革产业发展的因素显得尤为突出。国内现有的生产模式多以人工为主导,凭借个人经验来完成缺陷的分检和标注,没有统一的裁定标准,造成产品的质量不能保证。因此,利用计算机视觉系统和数字化技术,实现皮革表面缺陷的自动检测分类,产品信息有效管理及反馈,对于提高产品质量和生产效率,提升企业竞争力都有重要的现实意义。本文主要基于对计算机视觉技术,数字图像处理,数据挖掘等相关理论的学习与研究,完成了对缺陷图像的处理,重点研究分析了缺陷特征的信息提取,以及描述缺陷时的能力,实验分析了基于不同方法的缺陷分类。首先,了解皮革制品的生产工艺,对于皮革各类缺陷进行分析。依据皮革生产中的实际情况,以及缺陷的特性和形成时期,将常见缺陷进行总体上的分类,可以让后续检测工作具有针对性,同时,对于实现缺陷分检的数字标准化具有一定的参考价值。其次,在对获取图像的处理中,针对皮革图像特性,选择适合的算法,完成图像的平滑滤波,图像锐化,图像增强等工作,减少了分类检测时的干扰因素。同时,实验对比了基于不同算子的边缘检测效果,为实现特征的有效提取奠定了基础。再次,在对图像缺陷自身特征进行分析的基础上,利用和相关算法提取基于颜色特征,形态特征,纹理特征等可以充分描述缺陷的多个分量,并对这些分量进行定性分析,得到对于缺陷分类有较大影响的特征分量,降低了向量的维度,简化后续的检测分类。最后,在同一待测缺陷样本的前提下,通过实验,对比分析基于不同方法的分类准确率及分类器设计成本,并提出了一种结合神经网络和决策点。
树的分类法,能够较好地解决皮革缺陷分类问题。根据以上研究,设计了检测分类系统,实验结果表明该系统能够达到相应的技术指标,为计算机视觉检测技术的进一步开发与应用奠定了一定基础。关键词:计算机视觉,图像处理,缺陷,检测分类Ⅱ
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯髀邸研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.∶ⅰ课题主要工作及论文结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯喙乩砺鄹攀黾捌じ锷樯堋骸计算机视觉技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外的应用现状及问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于计算机视觉的检测技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数字图像处理技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯皮革产生工艺以及缺陷分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.枷癫杉氪怼图像采集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
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