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基于阈值分割的织物疵点检测方法研究与实现的中期报告
一、研究背景与意义
近年来，织物行业在国内外市场均出现了快速增长的趋势，对织物品质的要求也越来越高，尤其是对疵点的检测。传统的人工检测方法效率低、易出错，难以满足高效、精准的需求。因此，基于计算机视觉及图像处理的自动化检测方法备受关注。
二、研究内容
本研究选择基于阈值分割的方法进行疵点检测，具体流程如下：
1.预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、平滑等操作，以提高后续分析处理的效果。
2.图像分割：选取合适的阈值进行二值化，将图像分为疵点区域和正常区域，其中疵点区域就是我们需要检测的目标。
3.特征提取：通过对疵点区域进行特征提取，包括疵点的形状、大小、颜色等特征，以便于后续的分类判别。
4.分类判别：利用机器学习或深度学习等技术，对疵点进行分类判别，准确识别出疵点区域。
三、预期成果
1.设计出基于阈值分割的织物疵点检测算法，能够准确、高效地检测出织物中的疵点。
2.提供可视化的疵点检测结果，方便后续人工审核。
3.验证算法的可行性和准确性，为实际应用提供参考。
四、研究进展
1.收集了一定量的织物图像数据，包括常见的几种疵点类型，用于算法验证和训练。
2.完成了图像预处理和分割的基本操作，初步筛选了合适的阈值。
3.正在进行特征提取和分类判别的实验，以验证算法的准确性。
五、存在问题和展望
1.目前阈值的选择还不够精确，需要进一步优化和调整。
2.特征提取和分类判别部分还需深入研究和实验，进一步提高算法的准确性和鲁棒性。
3.未来将继续开展实验，针对存在的问题进行优化和改进，最终实现高效、准确的织物疵点检测算法。