随着生产工艺的提升，人们对产品的质量要求也越来越高了，想要保证产品的质量那我们就需要在检测产品方面做好工作，如今，机器视觉坯布瑕疵检测系统的出现就很好的改善了这种情况，因此，杭州 针对应用于坯布瑕疵检测的机器视觉系统进行了研究分析，并且研发出了一套检测系统。
首先，根据坯布表面质量检测中的宽幅面、高精度的特点，坯布瑕疵检测系统结构，结合工业相机可在材料生产过程中全面检测材料表面质量，正确提供疵点各项参数。针对坯布纹理特点，设计了大功率条形阵列的正向单侧可变角度照明，光照强、照度均匀，避免了固定角度照明适应性差，影响疵点信息提取的缺点。
为滤除坯布图像因各种原因产生的噪声问题，通过分析，根据坯布纹理特征选择滤波器的原则，对频谱特征提取方法、模糊结构元纹理定义等分析方法等进行了探讨，研究了基于扇区能量统计的谱特征提取方法，较好地解决了坯布纹理的处理问题。同时，针对滤波执行效率低、复杂一维信号特征提取困难等细节问题，提出了滤波类算子的优化方法，明显提高了算子的执行效率。
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