第二阶段的工作是检测织物当中是否包含疵点以及实现疵点的报警，即疵点的识别工作。采用的算法通常有基于像素统计特征的阈值法基于变换的滤波法基于织物纹理特征的分割法和基于织物纹理建模的识别法。

第三阶段的工作是完成疵点特征的抽取，构造特征矢量，利用可能少的模式特征来描述疵点的类别，并且特征的抽取不受疵点大小旋转和位置的变化。所谓的特征抽取，就是对模式的某些物理性质进行数学描述，具体地讲，就是对将原始的数字图像数据进行变换，得到最能反映疵点模式分类的本质特征。一般将原始的数据空间称为测量空间，将进行分类的空间称为特征空间，通过变换将维数较高的测量空间中的模式矢量变换到维数较低的特征空间的模式矢量，从而简化和提高分类的效率。疵点形态特征的抽取大多是通过变换的方法，另一方面，纹理特征的描述也是种重要的特征提取方法，除此以外，还有通过神经网络的方法实现特征的抽取。这一阶段的任务的复杂性取决于所要求分类疵点的种类。

第四阶段主要是分析上一阶段所提取疵点的特征模式，保证特征的可分性、独立性和不变性。

第五阶段是对提取疵点样本特征的学习，实现对疵点的分类。所使用的算法大多为：Bayer决策分类法、基于模糊集的分类和基于神经网络的BP算法、径向及网络算法和自组织的神经网络算法。

最后，是对检测出的疵点及其分类标记的文档输出和数据管理工作。便于今后对疵点的进一步分析和对疵点成因及工艺的改进工作。

系统的设计必须考虑到系统的成本、识别的精确度、检测的速度等问题。每个部分并不是单独设计的，一个有效、合理的设计方案是每个部分近乎优化的设计组合。西安获德作为国内玻纤行业检测的引领者，多年来利用其技术优势，成功帮助多家著名玻纤企业进行了系统化设备改造，出色的性能和稳定性，得到企业高度赞扬。

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