Abstrakt. Vi föreslår en ny metod för att upptäcka fel i tyget genom att integrera konstruktionen av en adaptiv våget-baserad funktionsextraktor med konstruktionen av en Euclidean distansbaserad detektor. Den föreslagna metoden kännetecknar tygbilden med flerskaliga wavelet funktioner genom att använda odecimerade diskreta wavelet transformer. Varje icke-överlappande fönster av tygbilden upptäcks sedan som defekt eller icke-defekt med en Euclidean distansbaserad detektor. Istället för att använda standard våget baser, en adaptiv våget bas är utformad för att upptäcka tygdefekter. Minimera detektionsfelet genom att integrera den adaptiva vågen med utformningen av detektorparametrarna med hjälp av en DFE-träningsmetod. Den föreslagna metoden har utvärderats på 480 defektprov från fem typer av defekter, och 480 icke-defekta prov, där en detekteringsfrekvens på 97,5% och 0,63% falsk larmfrekvens uppnåddes. Utvärderingarna gjordes också på okända typer av defekter, där en detekteringsfrekvens på 93,3 % och 3,97 % falsk larmfrekvens uppnåddes vid upptäckt av 180 defektprov och 780 icke-defekta prover. © 2002 Society of Photo-Optic Instrumentation Engineers.
Den spektrala metoden har en toppmodern adaptiv våget-baserad metod REF (97,5%/93,3% noggrannhet av kända/okända defekter).
Discriminative fabric defect detection using adaptive wavelets
{'venue': None, 'journal': 'Optical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Physics']}