灰度共生矩阵驱动的织物疵点精准检测策略

【基于灰度共生矩阵特征图像的织物疵点检测方法】 该研究提出了一种新颖的织物疵点检测算法，主要利用了灰度共生矩阵作为纹理分析工具。首先，将织物疵点图像转换为16级灰度级别，然后从0°、45°、90°和135°四个方向提取灰度共生矩阵。共生矩阵反映了像素间的灰度共生关系，通过计算熵、相关性、对比度、差异性和逆差矩等五种特征值，这些特征值捕捉了纹理的统计特性，如局部灰度分布的均匀程度、方向依赖性和纹理细节等。 共生矩阵的构建过程中，矩阵P0°，1举例说明，它记录了在0°方向上，两个像素灰度值相距1的情况出现的次数。这种方法不仅考虑了像素的灰度水平，还考虑了它们在空间位置上的关系，使得纹理分析更为精确。非归一化的共生矩阵进一步标准化为归一化的形式，以便于后续处理和比较。 通过生成的特征图像，研究人员能够对织物疵点进行有效的分割和检测。这种算法的优势在于能够提取出纹理的局部特征，对常见的织物疵点，如勾丝、缺经、破洞、油污和缺纬，具有较好的识别能力。与传统的基于Hough变换、Gabor滤波和频域筛状滤波器的检测方法相比，该算法在实际应用中表现出更好的检测效果和信息提取能力。 实验结果显示，基于灰度共生矩阵生成特征图像的织物疵点检测方法在纺织工业质量控制中展现出良好的性能，能够提高检测精度，减少误报和漏报，从而提升生产效率和产品质量。这种方法的推广对于优化纺织品质量控制流程具有重要意义，展示了灰度共生矩阵作为一种强大且灵活的纹理分析工具在实际问题中的广泛应用潜力。