Méthodes basées sur des modèles pour la détection de défauts textiles

Abordant le problème de la détection automatique de défauts dans les tissus tissés et teints, nous discutons d'un certain nombre de nouvelles méthodes statistiques basées sur des modèles et les relions à une première étape de détection ponctuelle/localisée et à une deuxième étape de détection de motifs étendus. Une méthode basée sur des modèles définit une binarisation de l'image par maximum de vraisemblance. Dans une autre méthode basée sur des modèles, nous décrivons une technique d'analyse de texture basée sur la transformée de Fourier discrète qui est très efficace pour les textiles tissés dans la discrimination de motifs de défauts subtils face au fond prononcé de motifs de tissage répétitifs et de désordre aléatoire. Enfin, nous décrivons une méthode de clustering basée sur des modèles qui peut être utilisée pour agréger des groupements perceptuels de détections ponctuelles et locales. © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Int J Imaging Syst Technol 10, 339–346, 1999