The tissue properties of the fabric mainly have aspects such as roughn的简体中文翻译

The tissue properties of the fabric

The tissue properties of the fabric mainly have aspects such as roughness, structural properties, periodicity, directionality, and continuity. In the automatic detection of fabric defects, the gray scale of the fabric texture image is often used together with the statistical characteristics, and it is judged whether a defect exists after comparing with the fabric texture characteristics [24]. In this white paper, we mainly select four unique values ​​that are easy to calculate, easy to implement, and have good effects such as entropy, energy, extreme values, and variance. Set it to a gray value at the pixel point of the image, M is the number of rows in the image, N is the number of columns in the image, and the average value of the gray values ​​in the image.
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织物的组织特性主要具有诸如粗糙度,结构特性,周期性,方向性和连续性的方面。在织物缺陷的自动检测中,通常将织物纹理图像的灰度级与统计特征一起使用,并在与织物纹理特征进行比较后判断是否存在缺陷[24]。在本白皮书中,我们主要选择易于计算,易于实现且具有良好效果的四个唯一值,例如熵,能量,极值和方差。将其设置为图像像素点的灰度值,M为图像中的行数,N为图像中的列数,以及图像中灰度值的平均值。
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织物的组织性质主要有粗糙度、结构特性、周期性、方向性、连续性等方面。在织物缺陷的自动检测中,织物纹理图像的灰度经常与统计特征一起使用,在与织物纹理特征进行比较后判断是否存在缺陷[24]。在本白皮书中,我们主要选择四个易于计算、易于实现且具有良好的效果的独特值,如熵、能量、极值和方差。M 在图像的像素点处设置为灰色值,M 是图像中的行数,N 是图像中的列数和图像中灰值的平均值。
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织物的组织性能主要有粗糙度、结构性能、周期性、方向性和连续性。在织物疵点的自动检测中,常常将织物纹理图像的灰度与统计特征结合起来,通过与织物纹理特征的比较来判断疵点是否存在[24]。在本文中,我们主要选择了四个易于计算、易于实现且具有良好效果的唯一值,如熵、能量、极值和方差。将其设置为图像像素点的灰度值,M是图像中的行数,N是图像中的列数,以及图像中灰度值的平均值。<br>
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