应用Prewitt算子的织物疵点检测改进算法

应用Prewitt算子的织物疵点检测改进算法织物疵点检测是纺织品质量控制中不可或缺的环节，目的是在生产线上快速、准确地检测出存在的疵点，以确保产品质量符合标准。在传统的疵点检测方法中，Prewitt算

Prewitt 应用算子的织物疵点检测改进算法 织物疵点检测是纺织品质量控制中不可或缺的环节，目的是在生产 线上快速、准确地检测出存在的疵点，以确保产品质量符合标准。在传 统的疵点检测方法中，Prewitt算子是一种常用的边缘检测算法。然而， 传统的Prewitt算子容易受到图像中光照条件、噪声等因素的影响，从而 导致误检率较高。因此，本文提出了一种基于改进Prewitt算子的织物疵 点检测算法。 首先，在传统的Prewitt算子中，只考虑了图像的水平和垂直方向 的梯度，而没有考虑斜向的梯度。为了提高算法的鲁棒性，本文在 Prewitt算子的基础上增加了斜向的梯度计算。具体来说，新增了以斜对 角方向为中心的两个3×3卷积核，分别计算图像中的45度和135度的 梯度值。这样可以更全面地捕捉图像中不同方向的梯度信息，从而提高 疵点检测的准确度。 其次，本文还采用了自适应阈值法来消除图像中的噪声，以进一步 提高算法的准确性。传统的Prewitt算子中通常采用固定阈值将梯度值转 换为二值图像进行疵点检测。但是，在实际应用中，图像中的噪声常常 会影响算法的表现。为了消除噪声的影响，本文采用自适应阈值法对图 像进行处理。具体来说，首先计算图像的局部均值和标准差，然后以均 值加上差异系数的形式作为阈值进行检测。这种方法能够自适应地调整 阈值，以保持疵点检测的准确性。 最后，在实验部分，针对所提出的改进算法进行了验证。为了验证 所提出的算法的性能，本文采用了两个经典的织物图像数据集进行了实 验。通过比较算法检测结果与手工标注的真实疵点位置，可以得出如下 结论。与传统的Prewitt算子相比，所提出的改进算法在准确率和召回率 方面都有所提高，从而降低了误检率和漏检率。同时，算法的运行速度 也与传统方法相当，在实际应用中具有较大的可行性。 综上所述，本文提出了一种基于改进Prewitt算子的织物疵点检测