GPU平臺上基于小波的無紡布疵點實時檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、疵點檢測是無紡布生產(chǎn)過程中的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的疵點檢測方法主要依靠人為的主觀檢測，隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展和硬件產(chǎn)品的成本降低，采用基于機(jī)器視覺的無紡布疵點檢測技術(shù)有成本低廉且檢測結(jié)果迅速、準(zhǔn)確的優(yōu)勢。因此利用機(jī)器視覺進(jìn)行無紡布布面的疵點檢測將成為發(fā)展趨勢和研究熱點，這對提高無紡布產(chǎn)品質(zhì)量也具有重要的意義。
　　本文針對實驗室項目所使用的薄型用即棄醫(yī)療衛(wèi)生用無紡布研究了具有針對性的算法。該算法著眼點主要有兩點：一是保證檢測準(zhǔn)確

2、率；二是具有較高的實時性：實際工業(yè)生產(chǎn)中，無紡布生產(chǎn)速度最高可達(dá)360m/s，因此對算法實時性要求極高。
　　首先本文針對無紡布表面各種疵點的特點，從空間域角度進(jìn)行分析，提出了兩個改進(jìn)的空間域檢測算法：改進(jìn)的最大類間差法和雙峰法。這兩個算法雖耗時較短，但達(dá)不到項目所需的檢測精度，漏檢率很高。為了改善空間域算法的不足，通過分析各種疵點在頻域上的特性，發(fā)現(xiàn)不同類型疵點在不同頻段上特點各不相同，故考慮采用具有多分辨率特性的小波算法檢測疵

3、點。從檢測結(jié)果中可以看出，小波算法準(zhǔn)確率較高，僅有2mm直徑的疵點也能夠較好的檢測出來。但是算法耗時較多，實時性不夠。為了改善算法的實時性，本文提出一種基于CUDA的并行計算方法，以小波變換為理論基礎(chǔ)，在GPU平臺上實現(xiàn)了無紡布疵點檢測并行算法。該方法在GPU中同時執(zhí)行多個線程，每個線程處理圖像中的一個像素點，大大提高了計算效率。實驗結(jié)果表明，基于CUDA的并行算法極大提升了檢測速度，同時又保證了準(zhǔn)確性。
　　最后本文簡述了無紡布