基于最优Gabor滤波器的牛仔布缺陷检测

针对牛仔布人工检测慢,误检、漏检率高的问题,提出一种采用最优Gabor滤波器的牛仔布缺陷自动检测算法。首先,对正常的牛仔布图像构造任意的二维Gabor滤波器,同时,采用改进的差分进化算法优化Gabor滤波器参数,得到与正常牛仔布纹理最匹配的参数;然后,根据最优参数构造Gabor滤波器,对待检测图像进行卷积处理,得到特征图像,再结合阈值操作得到初步检测结果;最后,使用矩形框与局部大津法分割出精确的缺陷区域。实验结果表明:该算法能够实现牛仔布的缺陷检测,具有学习时间短、稳健性强和准确率高的特点。