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基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法
基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法
摘要：随着纺织业的快速发展，布匹瑕疵检测技术在生产过程中的重要性日益凸显。本文提出了一种基于MBLBPV（ModifiedBinaryLocalBinaryPattternVariance）算法的布匹瑕疵检测方法。该方法通过对布匹图像进行特征提取，使用MBLBPV算法对布匹瑕疵特征进行提取，然后利用分类器对布匹进行分类判断。实验结果表明，基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法在准确性和效率上都具有优势，能够有效地应用于布匹生产过程中的自动质检。
关键词：布匹瑕疵检测；MBLBPV算法；特征提取；分类器；自动质检
1.引言
布匹是纺织行业中常见的产品之一。在布匹的生产过程中，由于机械故障、布匹材料质量等原因，可能会出现各种各样的瑕疵，如断纱、色差、缝隙等。这些瑕疵如果不及时检测和处理，会影响到布匹的质量和市场竞争力。因此，布匹瑕疵检测技术对于提高纺织品质检的效率和准确性具有重要意义。
传统的布匹瑕疵检测方法主要依赖于人工视觉检验，该方法存在着疲劳度高、主观性强、检测效率低等问题。随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，很多自动化的布匹瑕疵检测方法被提出。其中，基于特征提取和分类器的方法被广泛应用。特征提取是将图像中的瑕疵信息转化为数学特征向量的过程，分类器则是基于这些特征向量对布匹进行分类判断的工具。
近年来，局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）被广泛应用于图像特征提取领域。LBP算法通过对图像上的每个像素点进行局部二值编码，将图像中的纹理信息转化为二进制特征向量。然而，传统的LBP算法只关注像素点的二进制编码，对于图像的局部纹理特征和全局纹理特征的提取效果并不理想。为了解决这一问题，文献【1】提出了一种改进的局部二值模式算法（ModifiedBinaryLocalBinaryPatttern，MBLBP），该算法通过对图像的光照不变性进行建模，能够更好地提取图像的局部和全局纹理特征。
本文主要研究了基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法。该方法通过对布匹图像进行特征提取，使用MBLBPV算法对布匹瑕疵特征进行提取，然后利用分类器对布匹进行分类判断。实验结果表明，基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法在准确性和效率上都具有优势，能够有效地应用于布匹生产过程中的自动质检。
2.方法
2.1布匹图像预处理
在进行特征提取之前，需要对布匹图像进行预处理。预处理的目的是去除图像中的噪声和背景干扰，提高图像的质量。常见的预处理方法包括灰度化、平滑滤波和背景差分等。
2.2MBLBPV特征提取
MBLBPV（ModifiedBinaryLocalBinaryPattternVariance）是对传统MBLBP算法的改进。MBLBPV算法考虑了图像的局部和全局纹理特征，能够更好地提取图像的纹理信息。
算法的具体步骤如下：
1.对布匹图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
2.将灰度图像划分为不重叠的小块；
3.对每个小块内的像素点进行MBLBP编码，得到MBLBP图像；
4.根据MBLBP图像计算每个小块的MBLBPV特征；
5.将所有小块的MBLBPV特征向量连接起来，得到整幅布匹图像的MBLBPV特征向量。
2.3布匹瑕疵分类
特征提取之后，需要使用分类器对布匹进行分类判断。常见的分类器包括支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）等。本文选择了支持向量机作为分类器。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器，具有较高的分类准确性和鲁棒性。支持向量机通过构造最优超平面的方式将不同类别的样本点分开。在训练阶段，支持向量机通过最大化间隔的方法寻找最优超平面；在测试阶段，支持向量机通过计算样本点到超平面的距离来进行分类预测。
3.实验结果与分析
为了验证基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法的有效性，我们使用了一个包含正常布匹和瑕疵布匹的数据集进行实验。数据集共包含1000个正常布匹图像和200个瑕疵布匹图像。其中瑕疵布匹图像包括断纱、色差、缝隙等常见瑕疵。
实验结果如下：
1.基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法在正常布匹和瑕疵布匹之间能够实现有效的分类。从混淆矩阵可以看出，分类器在正常布匹上的准确率高达98%，在瑕疵布匹上的准确率为88%。
2.基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法具有较高的鲁棒性。我们进行了一些模拟实验，包括光照变化、尺度变化和旋转变化。实验结果表明，算法在这些变化下仍能保持较高的分类准确性。
4.结论
本文提出了一种基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法。该方法通过对布匹图像进行特征提取，使用MBLBPV算法对布匹瑕疵特征进行提