改进自适应阈值算法在织物疵点检测中的应用

"基于改进自适应阈值的织物疵点检测算法研究，通过引入前置低通滤波器和自适应阈值分割，提高了对简单和复杂纹理织物疵点检测的准确性。" 在织物生产过程中，疵点检测是一项至关重要的任务，它直接影响到产品质量和生产效率。传统的疵点检测方法依赖于人工，这种方法不仅劳动强度大，效率低，而且容易受到人为因素的影响，导致误检和漏检。因此，利用机器视觉技术开发自动疵点检测系统成为了一个热门的研究领域。 本文针对织物疵点检测，提出了一种基于改进自适应阈值的算法。这个算法首先引入了前置低通滤波器，它的作用是降低图像的局部纹理复杂性，减小灰度值的剧烈变化，这对于处理复杂纹理的织物图像尤为重要。低通滤波器能够平滑图像，消除噪声，同时保持疵点区域的完整性，避免在后续处理中被误识别或遗漏。 在滤波后，算法应用自适应阈值分割策略。自适应阈值算法是一种动态选择阈值的方法，它根据图像局部区域的灰度特性来确定最佳分割点，这样可以更好地适应图像的局部变化。传统自适应阈值算法在处理复杂纹理图像时可能效果不佳，而本文的改进之处在于，滤波处理前的低通滤波器优化了图像特性，使得自适应阈值分割更加准确，从而提高了对简单纹理和复杂纹理织物疵点的检测效果。 文章中提到了几种常用的阈值分割方法，包括双峰法、迭代法、最大类间方差法和自适应阈值算法。双峰法依赖于直方图的双峰特性，适用于背景简单的图像；迭代法可以区分主要目标和背景，但可能丢失细节；最大类间方差法在目标与背景比例较小时可能表现欠佳。相比之下，自适应阈值算法通过引入权值改进了最大类间方差法，但在处理复杂纹理时仍有不足，而本文的改进算法弥补了这一缺陷。 在实验结果中，这种改进的算法显示出了良好的分割性能，无论是对于简单还是复杂的织物纹理，都能得到满意的疵点检测结果。这表明，该方法具有较高的实用性和广泛的适用性，有望在实际的织物生产线上提升疵点检测的自动化水平和精度，减轻人工验布的负担，提高生产效率。 总结来说，这篇研究通过结合前置低通滤波器与改进的自适应阈值分割，提出了一种有效的织物疵点检测方案，特别适合处理各种纹理的织物图像，为织物质量控制提供了新的技术手段。这一成果不仅在理论上有一定的创新性，也在实际应用中具有显著的价值。