纺织学报 ›› 2013, Vol. 34 ›› Issue (1): 133-137.

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基于自适应离散小波变换的混合特征畸变织物疵点识别

杨晓波   

  1. 浙江财经学院信息分院
  • 收稿日期:2012-02-14 修回日期:2012-09-28 出版日期:2013-01-15 发布日期:2013-01-07
  • 通讯作者: 杨晓波 E-mail:yxb71520@163.com
  • 基金资助:

    浙江省自然科学基金资助项目

Research of mixture feature aberrance fabric defect recognition based on self-adaptive disperse wavelet transform

  • Received:2012-02-14 Revised:2012-09-28 Online:2013-01-15 Published:2013-01-07

摘要: 本文通过构造自适应正交小波识别混合特征畸变织物疵点。首先确定所设计小波的优化目标,然后采用二通道方法准确重建正交滤波器(Quadrature Mirror Filter, QMF)的结构实现方式,推导出目标函数,并通过目标函数选择具体的优化方法,建立起优化目标和QMF系数间的函数关系;最后采用构造出的自适应正交小波对3种类型的混合特征畸变疵点进行识别,通过两层离散小波分解,验证该方法的可行性。

关键词: 自适应正交小波, 混合特征畸变疵点, 特征提取, 边缘增强, 模式识别

Abstract: It proposes a method that mixture feature aberrance fabric defects can be recognized by constructing self-adaptive orthogonal wavelet. Firstly, optimize object of designing wavelet should be assured. Then, two-passage method can be adapted to reconstruct the architecture of quadrature mirror filter (QMF) in accuracy. The object function is exported, and set up the function relationship between optimize object and QMF coefficient through object function. Finally, the constructed self-adaptive orthogonal wavelet can be applied to recognize three kinds of mixture feature aberrance defect, which can verify the feasibility of this method through two-layer disperse wavelet decomposition.

Key words: self-adaptive orthogonal wavelet, mixture feature aberrance defect, feature extraction, edge enhancement, pattern recognition

中图分类号: 

  • TP311.131
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