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刘秋丽

作品数:7 被引量:30H指数:2
供职机构:中原工学院更多>>
发文基金:郑州市科技领军人才培育计划国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术轻工技术与工程一般工业技术金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 3篇轻工技术与工...
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 5篇织物
  • 5篇织物疵点
  • 5篇疵点
  • 5篇疵点检测
  • 4篇织物疵点检测
  • 4篇视觉显著性
  • 3篇图像
  • 3篇小波
  • 3篇小波变换
  • 3篇波变换
  • 2篇整纬
  • 2篇织物图像
  • 2篇织物纹理
  • 2篇摄像
  • 2篇平稳小波
  • 2篇平稳小波变换
  • 2篇纹理
  • 2篇密度估计
  • 1篇遗传算法
  • 1篇预估器

机构

  • 7篇中原工学院

作者

  • 7篇刘秋丽
  • 6篇刘洲峰
  • 4篇李春雷
  • 3篇董燕
  • 2篇程东旭
  • 2篇杨艳
  • 2篇王龙
  • 2篇赵亚茹
  • 1篇李文羽

传媒

  • 2篇中原工学院学...
  • 1篇纺织学报
  • 1篇自动化应用

年份

  • 3篇2017
  • 3篇2016
  • 1篇2015
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
一种基于平稳小波变换视觉显著性的织物疵点检测方法
本发明公开了一种基于平稳小波变换的视觉显著性的织物疵点检测方法,包括平稳小波变换、背景估计、高斯模型和分割四部分。首先我们利用平稳小波变换产生多尺度多层次的细节子图,经过忽略高频细节信息逆变换提取图像特征;然后通过背景估...
刘洲峰李春雷董燕刘秋丽杨艳程东旭
基于改进遗传预估模糊PID的摄像整纬控制器设计
2016年
设计了一种基于改进遗传预估模糊PID的摄像整纬控制器。建立基于模糊PID的摄像整纬系统控制模型,采用自适应遗传算法进行模糊PID参数优化,引入Smith预估器对滞后特性进行动态补偿,实现了有效的纬斜矫正。实验结果表明,该控制器具有较好的动态响应特性,获得了理想的控制效果。
刘洲峰王龙董燕赵亚茹刘秋丽
关键词:自适应遗传算法模糊PIDSMITH预估器
一种基于平稳小波变换视觉显著性的织物疵点检测方法
本发明公开了一种基于平稳小波变换的视觉显著性的织物疵点检测方法,包括平稳小波变换、背景估计、高斯模型和分割四部分。首先我们利用平稳小波变换产生多尺度多层次的细节子图,经过忽略高频细节信息逆变换提取图像特征;然后通过背景估...
刘洲峰李春雷董燕刘秋丽杨艳程东旭
文献传递
基于L0范数视觉显著性的织物疵点检测算法研究被引量:2
2015年
提出了一种基于L0范数视觉显著性的织物疵点检测算法。首先将测试图像分块,针对每一个测试图像块,用随机选择的K个其他图像块与该图像块变异构建字典库,并利用该字典库对测试图像块进行稀疏表示。然后采用L0范数优化方法来求解稀疏系数,将变异图像块对应的稀疏系数作为该图像块的显著度,从而生成最终视觉显著度图。最后通过迭代最优阈值分割算法定位出疵点区域。该算法相对已有方法能更有效地检测出疵点区域。
李春雷高广帅刘洲峰刘秋丽
关键词:视觉显著性织物图像疵点检测
基于视觉显著性的织物疵点检测算法研究
织物疵点严重影响织物质量,对织物疵点的有效自动检测已成为纺织品质量评价的关键之一。由于织物疵点图像纹理复杂多变,给基于机器视觉的疵点自动检测带来了挑战。近年来,人们模拟生物的视觉注意机制引入了基于视觉显著性的图像处理和模...
刘秋丽
关键词:织物疵点检测视觉显著性小波变换图像处理
文献传递
应用方向梯度直方图和低秩分解的织物疵点检测算法被引量:24
2017年
织物疵点检测是织物表面质量控制的关键环节。基于方向梯度直方图(HOG)和低秩分解,提出一种有效的织物疵点检测算法。首先,将织物图像划分为大小相同的图像块,提取每个图像块的HOG特征,并将图像块特征组成特征矩阵,针对特征矩阵构建有效的低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,生成低秩阵和稀疏阵;最后采用改进最优阈值分割算法对由稀疏阵生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。实验结果表明,低秩分解能有效实现织物疵点的快速分离,与已有方法进行对比,本文方法能显著提高复杂织物纹理图像的疵点检测性能。
李春雷高广帅刘洲峰刘秋丽李文羽
关键词:方向梯度直方图织物图像疵点检测
摄像整纬控制系统的设计被引量:4
2016年
以CCD摄像头为纬斜和纬弯采集模块,以STM32F103VBT6处理器为控制核心,设计纬斜、纬弯控制及报警监测系统。该系统具有操作简单、成本低、稳定性高等优点。
刘洲峰王龙赵亚茹刘秋丽高广帅
关键词:CCD
共1页<1>
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