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织物疵点检测纺织制造业:艺术的状态的调查
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| 作者 |
该方法 |
数据集 |
评价 |
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| Sulochan [25] |
多尺度小波和模糊c均值聚类的特性 |
真正的和计算机模拟织物图像 |
检测错误率 |
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| Vermaak et al。26] |
Dual-tree复小波变换(DTCWT) |
蒂尔达数据集 |
检测成功率 |
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| 刘和郑27] |
基于信息熵的方法和频域特点 |
数据库创建的工业自动化研究实验室的研究助理 |
ACC,真阳性(TPR),假阳性率(玻璃钢),阳性预测值(PPV),阴性预测值(NPV),时间,F-measure |
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| Di et al。28] |
L0梯度最小化方法和二维分数傅里叶变换(2 d-frft)获得卓越的四元数地图图像 |
数据集来自自动化实验室织物香港大学的数据库 |
真阳性(TP),假阳性(FP),真正的负面(TN),假阴性(FN) |
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| 京(29日] |
伽柏预处理金图像减法 |
香港大学和工业自动化实验室TILD数据库 |
检测成功率 |
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| 默罕默德和Alhamdani30.] |
模糊反向传播神经网络(FBPNN)伽柏特性 |
收集的数据集 |
检测成功率 |
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| Yapi et al。31日] |
使用上优于局部织构分布在contourlet域 |
蒂尔达数据库 |
(FP TP、TN和FN)本地精度(Pl),当地的回忆(Rl(ACC)和当地的准确性l) |
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