KLT织物疵点检测算法研究及FPGA实现

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (24): 144-148.

• 图形、图像、模式识别 • 上一篇下一篇

KLT织物疵点检测算法研究及FPGA实现

朱学亮，柴志雷，梁久祯，钟传杰

江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122

出版日期:2012-08-21 发布日期:2012-08-21

Study and implementation of FPGA-based KLT algorithm for fabric inspection system

ZHU Xueliang, CHAI Zhilei, LIANG Jiuzhen, ZHONG Chuanjie

College of Internet of Things, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China

Online:2012-08-21 Published:2012-08-21

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种基于FPGA的织物疵点检测系统的实现方案，设计在充分利用FPGA的并行体系架构和丰富的块存储资源的情况下引入KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征点检测算法对织物疵点进行实时检测，以灵活的硬件可编程来满足KLT检测算法的调整以适应不同的检测要求。经验证，系统可以在实际的应用中准确地检测出织物上的疵点，且检测灵活方便。

关键词: 现场可编程门阵列（FPGA）, 图像处理, KLT算法, 织物疵点检测

Abstract: A new fabric inspection system based on FPGA is presented. Making use of FPGA’s parallel structure and rich memory resource design KLT detection algorithm is exploited to do real-time detection and the flexibility of programmed hardware can satisfy the adjust of KLT detection algorithm so as to adapt to different detection requirements. The verification indicates that the design can satisfy the requirements of practical application well and make the detection flexible and convenient.

Key words: Field-Programmable Gate Array（FPGA）, image processing, KLT, fabric defect detection

朱学亮，柴志雷，梁久祯，钟传杰. KLT织物疵点检测算法研究及FPGA实现[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(24): 144-148.

ZHU Xueliang, CHAI Zhilei, LIANG Jiuzhen, ZHONG Chuanjie. Study and implementation of FPGA-based KLT algorithm for fabric inspection system[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(24): 144-148.

[1]	冉蓉，徐兴华，邱少华，崔小鹏，欧阳斌. 基于深度卷积神经网络的裂纹检测方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 23-35.
[2]	张波，徐黎明，黄志伟，要小鹏. 梯度策略的多目标GANs帕累托最优解算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 89-95.
[3]	杨培伟，周余红，邢岗，田智强，许夏瑜. 卷积神经网络在生物医学图像上的应用进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 44-58.
[4]	胡文涛，陈秀宏. 基于邻域图的低秩投影学习[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 209-214.
[5]	云旭，宋焕生，梁浩翔，侯景严，戴喆. 基于深度学习的关键岗位人员行为分析系统[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 225-231.
[6]	卢苇，刘丹，邵敏，吴扬东. 改进Mask R-CNN网络在医学图像识别与分割中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 234-241.
[7]	张德，林青宇，郭茂祖. 单幅图像超分辨重建的深度学习方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 28-41.
[8]	李祥霞，谢娴，李彬，尹华，许波，郑心炜. 生成对抗网络在医学图像处理中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 24-37.
[9]	林本丰，王呈，孙悦程. 融合LSD算法与深度学习的开关状态检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 181-189.
[10]	许洋洋，李伟，王杰. 利用事件和期限驱动对机器人延时的优化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 260-268.
[11]	王滢暄，宋焕生，梁浩翔，余宵雨，云旭. 基于改进的YOLOv4高速公路车辆目标检测研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 218-226.
[12]	陈少洁，赵淦森，林成创，彭璟，黄凯信，李壮伟，黄润桦，杜嘉华，樊小毛. 深度学习在染色体分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 46-56.
[13]	冷明，孙凌宇，郭晨. XDL网表的前向电路图生成算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 75-80.
[14]	胡文涛，陈秀宏. 基于局部保持投影的鲁棒稀疏子空间学习[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 194-199.
[15]	吴艺阳，樊凡，周怡，黄珺. 插值前置的仿射变换FPGA实现方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 224-230.

KLT织物疵点检测算法研究及FPGA实现

Study and implementation of FPGA-based KLT algorithm for fabric inspection system

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics