Comparative Analysis of Fabric Fault Detection Using Hybrid Approach

机译：混合方法进行织物故障检测的比较分析

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This paper focuses on the fabric fault detection for variable sized textile images collected from textile industry. This paper presents the comparative analysis of Fabric Detection using hybrid approach where GLCM, Gabor Wavelet technique is used for image extraction and Random Forest Decision technique is used for image classification. The texture is observed as one of the utmost significant feature in the process of analysis of image and recognition of patterns. The incorporation of GLCM and Gabor Wavelet is being applied in order to obtain the best feature images of fabrics. The co-occurrence matrix has better processing effect for global region of images. Similarly, in attaining several level scales. Several level directional and native information in frequency domain Gabor Wavelet results are found excellent in performing the work. To categorize the defective and non-defective images into defective or non-defectiveness of the intended fabric image and in detecting the same the classification phase involves the Random forest classifier involved.

机译：本文着重于从纺织行业收集的可变尺寸纺织图像的织物故障检测。本文介绍了混合方法对织物检测的比较分析，其中GLCM，Gabor小波技术用于图像提取，而随机森林决策技术用于图像分类。在图像分析和图案识别过程中，纹理是最重要的特征之一。 GLCM和Gabor Wavelet的结合正在应用中，以便获得织物的最佳特征图像。共现矩阵对图像的全局区域具有更好的处理效果。同样，在达到几个等级量表时。发现频域Gabor小波结果中的多个级别方向性和本机信息在执行这项工作中表现出色。为了将有缺陷和无缺陷的图像分类为预期织物图像的有缺陷或无缺陷的图像，并且在检测到相同图像时，分类阶段涉及所涉及的随机森林分类器。

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来源
《International conference on communications and cyber physical engineering》|2019年|365-371|共7页
会议地点 Pune(IN)
作者
Nilesh T. Deotale; Tanuja Sarode;
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作者单位

Department of Computer Engineering TSEC University of Mumbai Mumbai India;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Fabric defect detection; Gray level co-occurrence matrix; Random density forest;

机译：面料缺陷检测；灰度共现矩阵；随机密度森林;

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