基于时-空域多种类特征提取与多证据增强的织物疵点在线检测研究
基本信息
批准号：50545027
项目类别：专项基金项目
资助金额：10.00
负责人：周平
学科分类：
依托单位：浙江理工大学
批准年份：2005
结题年份：2006
起止时间：2006-01-01 - 2006-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：喻擎苍,楼惠群,金子敏,俞成海,韩永华,陈科,帅师
关键词：
特征提取特征自学习织物疵点检测多证据增强神经网络
结项摘要
发展准确快速的织物疵点在线检测方法，对纺织品表面质量的深入控制和提高我国纺织品国际竞争力具有重要战略意义。本提案基于序列图像的时-空域多种类特征提取与多证据分类增强，拟提出织物疵点在线检测新方法，研制针对织机的在线检测实验环境。该方法分为织物特征域一次性自学习阶段和在线检测阶段。拟按多尺度提取图像子块的多种类纹理特征，并用等时距叠加可疑异常区的前若干帧历史特征来增强判别信噪比；用弱分类器进行计算加
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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