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為了實現在工業(yè)環(huán)境下的織物瑕疵在線檢測，提出了一種基于單類支持向量機（ OCSVM）的織物異常紋理檢測方法。通過利用CCD采集織物圖像，濾除圖像噪聲后提取了圖像小區(qū)域窗口子圖像特征；通過實驗尋找了兩組有效的特征向量，對特征值進行了歸一化和主成份分析降維后導入支持向量機分類器巾進行了訓練，利用單類SVM對異常區(qū)域進行了定位和標記。通過對分別利用兩組特征向量識別出的圖像結果進行組合得到了最后的瑕疵區(qū)域。實驗結果表明，該算法能夠正確地對多種瑕疵進行識別，并能較大程度降低誤檢率和漏檢率；同時，能夠有效解決生產實際中瑕疵訓練樣本難以獲取的問題，對未知的待測樣本有較好的推廣性，可以適應工業(yè)檢測的要求。
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