摘要
摘要
网状织物在畜牧业、农业、工业等方面应用广泛，在生产和生活中起到了关键作
用。然而网状织物在生产过程中会遇到各种难题，最为普遍的就是如何对网状织物质
量进行把控。网状织物质量的好坏直接决定了产品的质量，因此对网状织物进行质量
检测成为尤为关键的问题。本课题针对织物生产过程中质量检测问题进行深入研究，
主要包括网状织物图像预处理、数据集制作、网状织物缺陷检测，主要工作内容和相
关工作安排如下：
针对网状织物在采集过程中易受外界环境因素影响的问题，采用了一种基于
Retinex的网状织物图像增强的方法。首先，通过对三种预处理的算法进行介绍并选出
适合本文算法的预处理手段；其次，对实验中使用的织物图像采集设备进行选型和数
据集的制作进行介绍；最后，通过实验表明，本文选取的预处理手段取得了较好的效
果，为后续检测过程打下良好基础。
针对织物缺陷检测难、易漏检等问题，提出一种基于结构化矩阵分解的织物缺陷
检测方法。首先，提取织物图像的底层特征，通过SLIC算法将图像划分为不同层，提
取每一层织物图像的HOG特征、纹理特征和边缘特征并构建底层特征矩阵；其次，通
过将图像的位置先验、背景先验和颜色先验融合构建高级先验矩阵并通过计算每一层
的相似性构建索引树；最后，在高级先验矩阵和索引树的指导下对底层特征矩阵进行
分解得到稀疏矩阵并计算稀疏矩阵的值，使用OTUS阈值分割得到检测结果。实验结
果表明，与其他主流算法相比该算法取得了较好的检测结果，符合工业生产要求。
针对网状织物缺陷检测准确率低、漏检等问题，提出一种基于改进YOLOv4的织
物缺陷检测方法。首先，对YOLOv4的主干网络进行优化，采用了一种类似沙漏的网
络即Hourglass网络，对织物图像的缺陷特征进行提取；其次，考虑到在特征提取过程
中图像特征的损失问题，采用网络堆叠的方式减少在训练过程中织物图像特征的损失；
最后，为更加准确的衡量训练后的预测模型，通过引入三种损失函数进行优化处理。
2%
实验结果表明，该方法对织物缺陷的检测准确率普遍高于其他算法近，更加符合生
产和生活的使用。
关键词：图像预处理；缺陷检测；显著性；Hourglass网络；神经网络；
论文类型：应用研究
I
目录
目录
1
第章绪论1
1.1课题来源1
1.2课题研究背景及意义1
1.3国内外研究现状1
1.3.1图像预处理算法研究现状1
1.3.2显著性检测算法研究现状2
1.3.3深度学习算法研究现状3
1.3.4网状织物缺陷检测算法研究现状4
1.4本文研究内容与章节安排6
1.4.1研究内容6
1.4.2章节安排6
第2章基于Retinex的织物图像增强算法9
2.1Retinex图像增强理论9
2.2常见的几种Retinex算法10
2.2.1单尺度SSR算法10
2.2.2多尺度MSR算法11
2.2.3带颜色恢复的多尺度MSRCR算法12
2.3织物缺陷数据集的制作12
2.3.1图像采集设备硬件选型13
2.3.2数据集的制作16
2.4织物图像质量评价方法17
2.4.1主观评价方法17
2.4.2客观评价方法17