论文研究-基于二维经验模态分解的织疵分割算法改进.pdf

针对纺织行业织物疵点检测自动化的需求，提出了基于二维经验模态分解（BEMD）的织物疵点分割方法的改进。在BEMD算法中，使用基于Delaunay三角化（DT）的三次样条分段插值替代基于径向基函数（RBF）的全局插值，以提高计算效率和分解有效性。在BEMD的分解结果中，选择第二个和第三个内蕴模式函数（IMF）进行融合后进行分割以提高疵点分割结果的完整性。实验中以多幅典型的疵点织物为样本，对比了不同插值方法和分割对象的检测误差率（DER），结果显示改进后的疵点分割方法具有更好的计算效率和鲁棒性。