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基于改进自适应阈值的织物疵点检测算法研究
一、前言
织物疵点检测是工业过程中的重要环节，对于保证织物质量及提高生产效率具有非常重要的意义。传统的织物疵点检测算法多采用人工视觉或简单的图像处理技术，但是效率较低且存在漏检、误判等问题。因此，本文提出改进的自适应阈值算法，以提高织物疵点的检测效率和准确率。
二、相关工作
在织物疵点检测领域，传统的算法主要有基于图像处理技术的方法和基于深度学习技术的方法。其中，基于图像处理技术的方法包括模板匹配、边缘检测、颜色分割等。这些方法在织物疵点检测中起到了一定的作用，但是在实际应用中容易出现漏检、误判等问题。近年来，深度学习技术的发展为织物疵点检测提供了新的思路，主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。这些方法具有较高的准确率，但是需要大量的训练数据和计算资源，且对于小规模数据集的处理效果并不理想。
三、改进的自适应阈值算法
传统的基于图像处理技术的方法对于光照、噪声等干扰较为敏感，且算法参数难以调整。为了解决这些问题，本文提出改进的自适应阈值算法，主要包含以下四个步骤：
1.灰度化处理：将彩色图像转化为灰度图像，减少颜色信息的干扰。
2.降噪处理：采用中值滤波等方法对图像进行降噪处理，提高后续处理的准确性。
3.边缘检测：采用Sobel算子等方法对图像进行边缘检测，便于后续的阈值处理。
4.自适应阈值处理：通过分析图像直方图，确定适当的阈值对图像进行二值化处理，以区分正常区域和疵点区域。
本文改进的自适应阈值算法主要在第四个步骤进行了优化，采用自适应的方法确定阈值。具体来说，该算法通过分析图像直方图的形态特征，识别出阈值的变化趋势，以此确定合适的阈值。同时，在阈值确定过程中，对于异常点进行剔除，减少阈值误差的影响。
四、实验结果与分析
本文采用了织物疵点检测领域常用的数据集，进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的改进的自适应阈值算法在织物疵点检测中表现良好，具有较高的检测率和较低的误判率。与传统的阈值处理方法相比，本文所提出的算法在不同的光照、噪声等条件下，具有更好的稳定性和适应性。
五、结论
本文基于改进的自适应阈值算法，提出了一种高效、准确的织物疵点检测算法。实验结果表明，该算法具有较高的检测准确率和稳定性，在实际应用中具有良好的应用前景。同时，该算法可以为织物疵点检测领域的进一步研究提供一定的参考和借鉴价值。