基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测

作者：张缓缓; 马金秀; 景军锋; 李鹏飞

来源：纺织学报, 2019, 40(12): 50-56.

DOI：10.13475/j.fzxb.20181200407

• 织物疵点检测
• 改进加权中值滤波
• 联合直方图
• K-means聚类

为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方图动态数据分配权重和像素,减少寻求中位数的时间来有效地缩短检测时间,提高了执行速度;然后采用K-means算法对滤波后的织物图像进行聚类,计算织物图像疵点和非疵点的聚类中心,进而实现图像疵点区域的分割。实验结果表明,该方法可有效地检测出方格、点形、星形、平纹、斜纹等多类型纹理织物的疵点,并显著提高检测速度。

• 单位
  西安工程大学