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자료유형
학술저널
저자정보
Yun-hui Qu (Shaanxi University of Science & Technology) Wei Tang (Shaanxi University of Science & Technology) Bo Feng (Shaanxi University of Science & Technology)
저널정보
한국펄프·종이공학회 펄프·종이기술 펄프·종이기술 제52권 제2호(통권 제193호)
발행연도
2020.4
수록면
43 - 51 (9page)
DOI
10.7584/JKTAPPI.2020.04.52.2.43

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Traditional paper defect detection algorithms have the problems of low detection rate and poor anti-interference ability for low contrast paper defects such as cracks and folds. Considering these problems, an algorithm of low contrast paper defects based on artificial bee colony optimization was presented. Firstly, the Gabor filter was used to eliminate the texture elements and enhance the contrast. Then, the optimal segmentation threshold of 2-D OSTU was obtained by taking the trace of the dispersion matrix of the filtered paper disease image as the objective function of the artificial swarm optimization. Finally, according to the best segmentation threshold, the paper image was detected by 2-D OSTU method. The simulation results indicated that this algorithm has the advantages of high detection rate, accurate positioning and good anti-disturbance performance for low contrast paper defects.
#Low contrast paper defects #Gabor #artificial bee colony optimization #2-DOSTU #image segmentation

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. The Filtering of Paper Defects Image
3. 2-D OSTU Algorithm Based on ABC Optimization
4. Web Inspection Algorithm for Low Contrast Paper Defects Based on ABC Optimization
5. Results and Discussion
6. Conclusions
Literature Cited

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Wen-juan Shan / 2019 / Multivariable Dimension-reduction and Synergic Control Strategy for Cross-directional Basis Weight of Papermaking Process / 펄프종이기술 51(2):76~87 dbpia Li, Q. / 2017 / Application of edge tracking algorithm to multiple paper defects segmentation / China Pulp & Paper 36(8):41~45 google schola Qu, Y. H. / 2018 / Paper defects de-noising algorithm based on homomorphic filtering and discrete cosine transform / China Pulp & Paper 37(5):45~49 google schola Zhou, Q. / 2014 / Study on the on-line detection of paper defects using twice 2D daubechies wavelet transformation / Transactions of China Pulp and Paper 29(3):47~53 google schola Zhou, Q. / 2016 / Review of paper defect detection system based on machine vision technology / China Pulp &Paper 35(5):72 google schola

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