1、在紡織品生產(chǎn)中，質(zhì)量控制與檢測(cè)是十分重要的，而織物疵點(diǎn)檢測(cè)是其中最為主要的部分。疵點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別的目的就是在織造和驗(yàn)布過(guò)程中及時(shí)發(fā)現(xiàn)疵點(diǎn)，通過(guò)修復(fù)和整理，盡可能降低由疵點(diǎn)導(dǎo)致的織物質(zhì)量的下降。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)的發(fā)展，使得基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的織物疵點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別成為可能。利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)織物疵點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，不但能提高紡織企業(yè)的生產(chǎn)效率，而且為織物疵點(diǎn)的種類(lèi)、大小以及對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的評(píng)估制定客觀標(biāo)準(zhǔn)打下基礎(chǔ)。 本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外織物疵點(diǎn)自

2、動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)和理論研究成果的學(xué)習(xí)與研究的基礎(chǔ)上，選擇合適的特征值提取算法和識(shí)別算法并進(jìn)一步優(yōu)化，并在此基礎(chǔ)上提出了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的織物疵點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別方法，即運(yùn)用小波分析理論結(jié)合織物圖像紋理特征對(duì)圖像進(jìn)行分解、分割并且在子圖像分割窗口中利用灰度統(tǒng)計(jì)法提取特征值，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行疵點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別。該方法的重點(diǎn)內(nèi)容包括特征值的選取、特征值的提取和疵點(diǎn)的識(shí)別三部分。本文主要圍繞這三個(gè)方面進(jìn)行理論研究。 一、通過(guò)對(duì)各種疵點(diǎn)特征值的介

3、紹，選用了能量、熵、方差和極差作為本文的特征值，經(jīng)多次試驗(yàn)可知這四個(gè)特征值可以較好的反映出待識(shí)別的疵點(diǎn)信息。 二、介紹了小波分析理論知識(shí)，在此基礎(chǔ)上選擇了適合待檢織物紋理特征的分解小波和分解方法，并提出了通過(guò)自相關(guān)函數(shù)法計(jì)算紋理周期，確定子圖像的分割窗口的大小。通過(guò)多次試驗(yàn)可知，本文選用的分解小波和分解方法能較好的反映出織物紋理特征，為特征值的充分提取做好了基礎(chǔ)。從子圖像分割窗口提取出的特征值可知不同的疵點(diǎn)均由不同的特征值反映出