关键词：疵点检测；织物疵点；Frangi滤波器；模糊C均值聚类算法
摘 要：为解决织物瑕疵自动检测问题,提出一种基于Frangi滤波器和模糊C均值算法(FCM)相结合的织物瑕疵检测方法。首先采用均值下采样方法对采集的织物图像进行预处理,以减少织物背景纹理信息对织物瑕疵检测产生的影响;然后通过Frangi滤波器滤波增强织物的瑕疵区域;最后利用FCM处理滤波后的图像,确定织物瑕疵区域的像素和非瑕疵区域像素的聚类中心,并分割出瑕疵区域和非瑕疵区域。结果表明,本文方法检测织物瑕疵种类较多,分割效果较好。与其他方法相比,本文提出的算法利用聚类思想对织物疵点进行分割,无需利用正常织物图像进行阈值计算;另外经过滤波后疵点信息明显增强,使得疵点信息与纹理明显不同,从而使聚类更为准确,增加了检测的准确度。