Fabric Defect Detection and Classifier via Multi-Scale Dictionary Learning and an Adaptive Differential Evolution Optimized Regularization Extreme Learning Machine

Journal Title: Fibres and Textiles in Eastern Europe - Year 2019, Vol 27, Issue 1

Abstract

To develop an automatic detection and classifier model for fabric defects, a novel detection and classifier technique based on multi-scale dictionary learning and the adaptive differential evolution algorithm optimised regularisation extreme learning machine (ADE-RELM) is proposed. Firstly in order to speed up dictionary updating under the condition of guaranteeing dictionary sparseness, k-means singular value decomposition (KSVD) dictionary learning is used. Then multi-scale KSVD dictionary learning is presented to extract texture features of textile images more accurately. Finally a unique ADE-RELM is designed to build a defect classifier model. In the training ADE-RELM classifier stage, a self-adaptive mutation operator is used to solve the parameter setting problem of the original differential evolution algorithm, then the adaptive differential evolution algorithm is utilised to calculate the optimal input weights and hidden bias of RELM. The method proposed is committed to detecting common defects like broken warp, broken weft, oil, and the declining warp of grey-level and pure colour fabrics. Experimental results show that compared with the traditional Gabor filter method, morphological operation and local binary pattern, the method proposed in this paper can locate defects precisely and achieve high detection efficiency.<br/><br/>

Authors and Affiliations

Zhiyu Zhou, Chao Wang, Xu Gao, Zefei Zhu, Xudong Hu, Xiao Zheng, Likai Jiang

Keywords

Related Articles

Social media w procesie ewolucji marketingowej w polskich przedsiębiorstwach sektora tekstylno–odzieżowego

Przemysł lekki wciąż stanowi jedną z ważniejszych dziedzin gospodarki światowej, w tym również w Polsce, determinując kierunki rozwoju poszczególnych regionów z nią związanych. Rozwój nowych mediów przyczynił się jednak...

Study on the Photochromic Properties of Coloured Luminous Fibres Based on PA6

Coloured PA6 luminous fibres were prepared by adding luminous material and inorganic pigments. The morphology and optical properties of the coloured PA6 luminous fibres were characterized. The results revealed that lumin...

Functional Design of Supportive Men’s Underwear with a Microbial Barrier

A functional modelling of supportive clothing is proposed in this paper. Body forms and measures were analysed. The digitisation of the human body was performed by 3D scanning, and based on point clouds measurements were...

Badanie problemu zmian wymiarów podczas produkcji odzieży i propozycje usprawnień dla zwiększenia wydajności produkcji

Problem zmiany wymiarów tekstyliów w czasie produkcji odzieży jest bardzo ważnym problemem, a zakres zmian musi być poddany określonym ograniczeniom. Tekstylia obrabiane w procesach wykończalniczych są następnie nawijane...

Aktywność antybakteryjna polilaktydu oceniana metodami ilościowymi

Przedstawiono wyniki badania włókien, wykonanych z poli(kwasu mlekowego) z dodatkiem środka bójczego Sanitized, dwoma metodami ilościowymi według norm JIS L 1 902:2002 i ASTM: E2149–01:2010. Wykazano, że rozbieżność otrz...

Download PDF file
  • EP ID EP413796
  • DOI 10.5604/01.3001.0012.7510
  • Views 100
  • Downloads 0

How To Cite

Zhiyu Zhou, Chao Wang, Xu Gao, Zefei Zhu, Xudong Hu, Xiao Zheng, Likai Jiang (2019). Fabric Defect Detection and Classifier via Multi-Scale Dictionary Learning and an Adaptive Differential Evolution Optimized Regularization Extreme Learning Machine. Fibres and Textiles in Eastern Europe, 27(1), 67-77. https://europub.co.uk/articles/-A-413796