毛兆华
- 作品数：3 被引量：9H指数：3
- 供职机构：东华大学纺织学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 基于非负字典学习的机织物瑕疵检测算法研究
- 在纺织品的生产过程中，织物瑕疵检测是一个很重要的工序，是保证产品质量，提高质量控制水平的关键。传统的瑕疵检测主要靠人工完成，这种方法存在漏检率高、生产率低、不符合以人为本的现代生产理念等诸多缺点，在织物瑕疵检测领域实现信...
- 毛兆华
- 关键词：机织物瑕疵检测重构误差
- 文献传递
- 应用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法被引量：5
- 2016年
- 为进一步提高织物瑕疵检测算法对瑕疵类型的通用性,提出一种采用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法。首先对正常机织物图像进行窗口分割,将每个子窗口按列展开成列向量,所有列向量联合组成1个矩阵;然后对该矩阵进行非负字典学习,得到个数最佳的非负字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本在最小平方误差下进行近似,并在重构误差的基础上进行疵点检测。重点探讨了窗口大小和字典个数对检测效果的影响。对4 864个样本的实验结果表明,所提算法能在误检率小于10%情况下,取得90%的检出率。
- 毛兆华汪军周建卜佳仙陈霞李立轻
- 基于字典学习的机织物图像重构被引量：4
- 2016年
- 首先对机织物图像进行窗口分割,将每个窗口展开成列向量,所有列向量联合组成一个矩阵;然后对该矩阵进行字典学习,得到个数最佳的字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本进行近似,并设计了基于信息熵的指标对原图像与近似图像之间的近似程度进行量化.重点探讨了字典模型类型和字典个数对图像重构效果的影响.结果表明,所提出的字典学习方法能够对机织物很好地近似,此外,有约束求解字典的模型对图像重构的效果优于无约束模型.
- 毛兆华万贤福汪军周建卜佳仙陈霞李立轻
- 关键词：机织物图像重构字典学习信息熵
