基于小波分解的织物疵点高效检测方法

本文档探讨了"基于小波分解的织物疵点检测"这一主题，发表于2009年的昆明理工大学学报理工版。论文针对纺织品行业的特殊需求，利用小波分析的独特性质提出了一个新型的疵点检测方法。小波分析在处理奇异信号时展现出强大的优势，因为它能够有效地捕捉信号的局部性和频率特性。 首先，作者根据织物纹理的特性精心选择合适的小波函数，这一步对于准确地反映织物的复杂结构至关重要。接着，对检测图像进行小波变换，将图像分解为低频和高频两个部分，高频部分通常包含了更多关于细节和纹理的信息，而疵点往往表现为高频成分的异常。 为了提取特征，高频子图被分割成多个子窗口，每个子窗口的平均能量和标准差被综合考虑，形成一种加权求和的特征表示。这种方法考虑到了织物纹理的局部变化，并且对高频部分的不规则性敏感，可以有效识别出疵点区域。 论文的核心步骤是通过比较测试图像子窗口的特征与预先定义的标准子窗口特征，来判断是否存在疵点。如果测试特征与标准特征显著不同，就可能指示疵点的存在。实验结果显示出该检测方法的有效性，其检测正确率高达90%以上，证明了小波分解在织物疵点检测领域的实用价值。 此外，本文还标注了中图分类号 TP391.41，表明其属于纺织工程领域的技术论文，并使用了文献标识码A，强调了研究成果的学术质量。通过这篇论文，研究人员不仅提升了织物疵点检测的精度，也为相关领域提供了新的技术思路和应用案例。