Resumen

La detección de defectos en los tejidos es un paso crucial del control de calidad en la industria textil. En este artículo se propone un sistema de visión artificial basado en el método de similitud basado en la matriz de Sylvester (SMBSM) para automatizar el proceso de detección de defectos. El algoritmo consta de seis fases, a saber, coincidencia de resolución, mejora de la imagen mediante especificación de histograma y ecualización de histograma de subimagen recortada basada en mediana, registro de imagen mediante alineación y proceso de histéresis, sustracción de imagen, detección de bordes y detección de defectos mediante el rango de la matriz de Sylvester. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto es robusto y arroja una exactitud del 93,4%, una precisión del 95,8% y una velocidad de cálculo de 2275 ms.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:paso crucial del control de calidad, detección de defectos en el tejido, proceso de detección de defectos, sistema de visión artificial, industria de fabricación textil, ecualización de histogramas, especificación de histogramas, método de similitud, matriz de sylvester, matriz de sylvester
• Keywords:crucial quality control step, fabric defect detection, defect detection process, machine vision system, textile manufacturing industry, histogram equalization, histogram specification, similarity method, sylvester matrix, sylvester matrix