神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在織物疵點(diǎn)分類(lèi)識(shí)別中的應(yīng)用

2萬(wàn)字 45頁(yè) 原創(chuàng)作品，已通過(guò)查重系統(tǒng)


摘 要
本色布生產(chǎn)中，質(zhì)量控制是非常重要的，疵點(diǎn)的分類(lèi)識(shí)別更是不可忽缺的一步。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，和數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，使得基于計(jì)算機(jī)的織物疵點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別成為可能。根據(jù)“中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 17759-2009本色布布面疵點(diǎn)檢驗(yàn)方法”，疵點(diǎn)分為七十一種。據(jù)調(diào)研，這些疵點(diǎn)在生產(chǎn)中都可嚙現(xiàn)。為此，需基于我國(guó)的本色布疵點(diǎn)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，研制織物疵點(diǎn)在線(xiàn)識(shí)別系統(tǒng)，以便促進(jìn)紡織產(chǎn)業(yè)的提升，并增強(qiáng)其競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于該系統(tǒng)的研究，目前國(guó)內(nèi)集中在以下兩個(gè)方面：一是對(duì)具體疵點(diǎn)類(lèi)型特征值的表征和提??；另外是對(duì)71種疵點(diǎn)的分類(lèi)。本論文著眼于71種疵點(diǎn)分類(lèi)的研究。具體研究如下：
首先對(duì)所采集到的織物圖像灰度化，接著進(jìn)行預(yù)處理，以便削弱紋理并增強(qiáng)疵點(diǎn)信息，其次對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行灰度分割，將疵點(diǎn)從紋理中分離出來(lái)，再利用形態(tài)學(xué)運(yùn)算對(duì)分割后的二值圖像進(jìn)行后處理。對(duì)經(jīng)過(guò)分割后處理后，二值圖像中的目標(biāo)區(qū)域能夠真實(shí)的反映織物疵點(diǎn)的特征信息。然后對(duì)經(jīng)過(guò)分割后處理的二值圖像提取特征值，并對(duì)疵點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，不同的特征值決定了分類(lèi)方法和分類(lèi)結(jié)果的不同。最后，將提取的特征值歸一化處理，并分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)本色布疵點(diǎn)的分類(lèi)識(shí)別。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，詳細(xì)地分析了用已有歸一化方法處理特征值的缺點(diǎn)，針對(duì)這些缺點(diǎn)，提取了新的歸一化方法，更加準(zhǔn)確的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將疵點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)不同的特征值表征利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將織物疵點(diǎn)分為六個(gè)大類(lèi)，并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了比較和分析。
為了驗(yàn)證本文織物疵點(diǎn)分類(lèi)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)疵點(diǎn)分類(lèi)識(shí)別的可行性，利用MATLAB進(jìn)行軟件編程實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)織物疵點(diǎn)的分類(lèi)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明：本文方法具有良好的可行性和魯棒性，為今后進(jìn)一步進(jìn)行具體疵點(diǎn)的分類(lèi)識(shí)別打下了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：織物疵點(diǎn)，分類(lèi)識(shí)別，特征值提取，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)