机器视觉检测布匹瑕疵：实时与高精度

"基于机器视觉的布匹瑕疵在线检测 (2014年)"，这篇论文探讨了如何利用机器视觉技术来实现布匹瑕疵的实时检测。研究者提出了一种新颖的方法，通过区域差影自动分割来定位瑕疵区域。这种方法首先通过对水平和垂直两个方向的距离叠加函数求极值，然后进行权重分析，精确地计算出纹理基元的周期。接下来，依据纹理基元周期确定区域差影的适宜大小，并对区域差影图像计算梯度，进而采用标记分水岭分割技术，快速而准确地分割出瑕疵区域。 论文中提到的算法在实验中表现出色，能够在200毫秒内检测一帧图像，准确率超过98%，这证明了它的实时性和高精度，完全符合工业现场的实际需求。这一技术对于提高布匹生产质量，减少不良品率具有重要意义，同时对于自动化生产线的优化和智能检测系统的构建提供了有力支持。 关键词包括图像处理、机器视觉、瑕疵检测和基元周期，表明论文的核心内容涉及图像分析技术在检测缺陷上的应用，特别是机器视觉技术如何与纺织行业的实际需求相结合。文中提到的“基元周期”是理解纹理特征的关键，它帮助算法适应不同纹理的布匹，从而更准确地识别瑕疵。 论文分类号TN911.5, TP391.1和文献标志码A分别对应于电子技术与信息技术和一般性问题的学术论文，doi:10.5768/J10022014.0303006则为该论文的数字对象标识符，用于唯一标识这篇科研文献。这篇2014年的研究工作展示了机器视觉在工业检测领域的前沿进展，为后续的研究提供了重要的理论基础和技术参考。