【摘 要】
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织物疵点诸如断经、双纬、局部微小疵点，以及稀纬和松纬，都会出现在喷气织机或剑杆织机织造的平纹衬衫坯布中，因此，这些疵点对织物的质量控制至关重要。讨论了应用由傅里叶变换获
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织物疵点诸如断经、双纬、局部微小疵点，以及稀纬和松纬，都会出现在喷气织机或剑杆织机织造的平纹衬衫坯布中，因此，这些疵点对织物的质量控制至关重要。讨论了应用由傅里叶变换获得的直流抑制傅里叶功率谱（DCSFPS），依据目录频率意义和机织物的周期性来分析织物图像，从而鉴定织物疵点。分析基于由三种不同线密度纱线织造的平纹机织物而实施，计算多达20个处于DCSFPS边缘的特征，同时将DCSFPS输入基于LMBP算法的神经网络。神经网络分别在输入层、隐藏层和输出层最佳化地运用20、40和3个神经元,对坯布织物疵点进行鉴别和分类。神经网络的分析结果重复点不超过20个，且给出的分类精确性几乎达到100％。
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