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為了實(shí)現(xiàn)在工業(yè)環(huán)境下的織物瑕疵在線檢測(cè)，提出了一種基于單類(lèi)支持向量機(jī)（ OCSVM）的織物異常紋理檢測(cè)方法。通過(guò)利用CCD采集織物圖像，濾除圖像噪聲后提取了圖像小區(qū)域窗口子圖像特征；通過(guò)實(shí)驗(yàn)尋找了兩組有效的特征向量，對(duì)特征值進(jìn)行了歸一化和主成份分析降維后導(dǎo)入支持向量機(jī)分類(lèi)器巾進(jìn)行了訓(xùn)練，利用單類(lèi)SVM對(duì)異常區(qū)域進(jìn)行了定位和標(biāo)記。通過(guò)對(duì)分別利用兩組特征向量識(shí)別出的圖像結(jié)果進(jìn)行組合得到了最后的瑕疵區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠正確地對(duì)多種瑕疵進(jìn)行識(shí)別，并能較大程度降低誤檢率和漏檢率；同時(shí)，能夠有效解決生產(chǎn)實(shí)際中瑕疵訓(xùn)練樣本難以獲取的問(wèn)題，對(duì)未知的待測(cè)樣本有較好的推廣性，可以適應(yīng)工業(yè)檢測(cè)的要求。
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