织物疵点检测与应用：最大熵阈值算法的创新实践

本文档《基于最大熵阈值算法的织物疵点检测与疵点织物应用》主要探讨了在毛纺科技领域中如何有效地利用计算机视觉技术对织物表面常见的疵点进行识别和处理。作者袁小军、陈晓东、邱莉和熊艳平来自内蒙古工业大学轻工与纺织学院，他们的研究集中在织物瑕疵如断经、断纬、破洞和油污等问题上。 文章首先介绍了最大熵阈值算法在图像处理中的应用。这个算法是一种基于信息熵的分割方法，它通过对图像的灰度直方图进行分析，寻找一个最佳阈值，使得分割后的图像目标区域（即疵点区域）和背景区域的信息熵达到最大，从而实现两者之间的清晰区分。通过迭代运算，这个过程能够精确地分离出织物上的疵点部分，提高了检测的准确性和效率。 接下来，研究人员不仅关注于理论检测，还将其扩展到了实际应用场景。他们将这种方法应用到日常生活中常见的乞丐装样式织物上，对其进行特征化处理。通过比较正常织物和带有疵点的织物的特征图像，作者试图找出哪些疵点特征可以被接受并用于特定的织物设计或应用。这种疵点特征匹配技术旨在找到一种方式，使有瑕疵的织物能在一定程度上被重新利用，减少浪费，并可能转化为具有独特风格的产品。 论文的关键词包括：疵点检测、最大熵阈值分割、疵点织物应用和疵点特征匹配。这些关键词反映了研究的核心内容和目的，即如何通过科学的算法和技术手段，提高织物瑕疵的管理效率，推动织物行业的可持续发展。 这篇文章提供了一种创新的方法，将计算机视觉技术和织物疵点检测相结合，为纺织品质量控制和缺陷利用率的提升开辟了新的路径，具有一定的实用价值和理论意义。