采用奇异值分解的机织物瑕疵检测算法

针对现有算法对机织物纹理适应性和实时性不佳的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的机织物瑕疵检测算法。首先将正常织物图像的灰度值沿纵横方向进行投影,并将投影所得的序列组成联合投影序列;然后对联合投影序列组成的矩阵进行奇异值分解,并提取基向量;最后应用所提取的基向量对待检测样本进行重构,并通过重构误差区分瑕疵和正常纹理。重点探讨了基向量个数和子窗口大小对检测效果的影响。经过4 693个样本的实验,结果表明,在误检率小于10%情况下,本文算法的检出率可达90%。经比较,本文算法在检测精度和实时性上都优于AR模型算法。