典型文献
基于并行综合学习粒子群算法的织物图像疵点检测
文献摘要：
为了提高织物图像疵点检测的质量,提出了并行综合学习粒子群算法.首先,通过织物透光率获得织物图像的疵点;接着多尺度利用织物图像灰度值差异对疵点区域显著性增强,把疵点与周围像素进行区分,从而弱化背景对织物疵点的影响;然后综合学习粒子增设局部吸引因子,多群和并行策略提高搜索能力;最后得出算法流程.实验仿真显示本文算法对疵点检测清晰,破损疵点检测准确率为88.15％,缺失疵点检测准确率为90.46％,移位疵点检测准确率为93.87％,断经疵点检测准确率为86.54％,高于其它算法,同时检测消耗时间较少.
文献关键词：
织物;疵点;综合学习;并行;粒子群算法;检测
中图分类号：
作者姓名：
葛芸萍
作者机构：
黄河水利职业技术学院,河南开封 475004
文献出处：
引用格式：
[1]葛芸萍-.基于并行综合学习粒子群算法的织物图像疵点检测)[J].现代纺织技术,2022(04):142-148
A类：
综合学习粒子群算法
B类：
疵点检测,透光率,灰度值差异,像素,织物疵点,设局,多群,搜索能力,实验仿真,检测准确率,移位,同时检测,耗时间
AB值：
0.165948
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