基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法及裝置制造方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法及裝置，取代人工目測(cè)和原來(lái)的先由人工進(jìn)行小波基的選擇，然后進(jìn)行基于小波變換的疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)方法，克服了傳統(tǒng)人工目測(cè)檢測(cè)速度慢、效率低、誤檢、漏檢率高等缺陷以及原來(lái)的基于小波變換的疵點(diǎn)檢測(cè)方法中由于未對(duì)小波基進(jìn)行優(yōu)化所引起的檢測(cè)精度不高的問(wèn)題。采用基于改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法選擇與布匹紋理匹配的最優(yōu)小波基，采用動(dòng)態(tài)策略調(diào)整量子旋轉(zhuǎn)角，實(shí)現(xiàn)精細(xì)的自適應(yīng)搜索，引入變異操作豐富種群，并且融入混沌搜索使算法具有更好的尋優(yōu)能力。本發(fā)明的疵點(diǎn)檢測(cè)方法速度快、準(zhǔn)確度高、操作簡(jiǎn)單、效率高，具有良好的應(yīng)用前景。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]早期，布匹的質(zhì)量檢測(cè)通常是由檢驗(yàn)人員進(jìn)行人工目測(cè)，檢驗(yàn)結(jié)果受檢驗(yàn)人員的熟練程度、身體狀況、車(chē)間環(huán)境等主觀(guān)因素影響大，這種方法極易造成視覺(jué)疲勞、勞動(dòng)強(qiáng)度大，而且存在檢測(cè)效率低、漏檢率和誤檢率高等弊端，因而急需發(fā)展快速、高效、準(zhǔn)確度高的布匹疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)代替人工目測(cè)。
[0003]機(jī)器視覺(jué)就是以機(jī)器自動(dòng)化系統(tǒng)代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。相對(duì)于人工檢測(cè)來(lái)說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)則可以長(zhǎng)時(shí)間地作測(cè)量、分析和識(shí)別任務(wù)，而且機(jī)器視覺(jué)屬于非接觸測(cè)量，對(duì)觀(guān)測(cè)者與被觀(guān)測(cè)者都不會(huì)產(chǎn)生任何損傷，從而提高系統(tǒng)的可靠性。
[0004]小波變換具有空一頻域多尺度、多分辨率的特點(diǎn)，能夠有效地從圖像中提取布匹紋理信息。近年來(lái)，基于小波變換的織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)得到了廣泛的認(rèn)可和研究，但目前的基于小波分析的疵點(diǎn)檢測(cè)方法中使用的小波基均為人工選擇，不能保證小波基與織物紋理的匹配，最終導(dǎo)致布匹疵點(diǎn)檢測(cè)精確度不夠。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法及裝置，基于改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法和小波變換的方法對(duì)布匹疵點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，采用優(yōu)化過(guò)的正交小波基對(duì)布匹疵點(diǎn)檢測(cè)，大大提高了檢測(cè)精度和準(zhǔn)確度。操作簡(jiǎn)單、效率高，具有良好的應(yīng)用前景。
[0006]為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，達(dá)到上述技術(shù)效果，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):
[0007]基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟:
[0008]步驟1:獲取無(wú)疵點(diǎn)的布匹圖像并作為標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像輸入計(jì)算機(jī)；
[0009]步驟2:采用改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法得到與標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像紋理相匹配的最優(yōu)小波基；
[0010]步驟3:提取標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括布匹分塊圖像的熵值數(shù)組和方差數(shù)組；
[0011]步驟4:設(shè)定檢測(cè)特征參數(shù)的誤差范圍；
[0012]步驟5:實(shí)時(shí)拍攝卷布驗(yàn)布機(jī)上的待測(cè)布匹圖像；
[0013]步驟6:提取步驟5所述待測(cè)布匹圖像的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括布匹分塊圖像的熵值數(shù)組和方差數(shù)組；
[0014]步驟7:將待測(cè)布匹圖像的特征參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的特征參數(shù)依次對(duì)比分析，若待測(cè)布匹圖像所提取的熵值數(shù)組和方差數(shù)組均在標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的熵值誤差范圍σ 和方差的誤差范圍Qvi內(nèi)，則判斷布匹合格，轉(zhuǎn)到步驟5繼續(xù)檢測(cè)，否則，判斷布匹不合格。
[0015]優(yōu)選，當(dāng)判斷布匹不合格時(shí)，記錄超出誤差范圍的經(jīng)緯子分塊，進(jìn)行疵點(diǎn)定位，輸出布匹疵點(diǎn)報(bào)告，并轉(zhuǎn)到步驟5繼續(xù)檢測(cè)。
[0016]基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)裝置，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)、待測(cè)布匹、橫梁裝置，所述橫梁裝置上設(shè)置有與計(jì)算機(jī)相連的攝像機(jī)以及若干個(gè)均勻分布的LED燈，所述LED燈下方設(shè)置有卷布機(jī)與導(dǎo)布輥，所述待測(cè)布匹設(shè)置在卷布機(jī)與導(dǎo)布輥之間。
[0017]本發(fā)明在實(shí)現(xiàn)基于小波變換的布匹疵點(diǎn)在線(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)時(shí)，引用基于改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法實(shí)現(xiàn)對(duì)小波基的優(yōu)化，增大了小波基與布匹紋理的匹配程度，提高了計(jì)算精度，降低了自動(dòng)檢測(cè)的誤檢率和漏檢率。克服原來(lái)的基于小波變換的疵點(diǎn)檢測(cè)方法中由于未對(duì)小波基進(jìn)行優(yōu)化所引起的檢測(cè)精度不高的問(wèn)題
[0018]本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明取代人工目測(cè)和原來(lái)的先由人工進(jìn)行小波基的選擇，然后進(jìn)行基于小波變換的疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)方法，克服了傳統(tǒng)人工目測(cè)檢測(cè)速度慢、效率低、誤檢、漏檢率高等缺陷以及原來(lái)的基于小波變換的疵點(diǎn)檢測(cè)方法中由于未對(duì)小波基進(jìn)行優(yōu)化所引起的檢測(cè)精度不高的問(wèn)題。采用基于改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法選擇與布匹紋理匹配的最優(yōu)小波基，采用動(dòng)態(tài)策略調(diào)整量子旋轉(zhuǎn)角，實(shí)現(xiàn)精細(xì)的自適應(yīng)搜索，引入變異操作豐富種群，并且融入混沌搜索使算法具有更好的尋優(yōu)能力。本發(fā)明的疵點(diǎn)檢測(cè)方法速度快、準(zhǔn)確度高、操作簡(jiǎn)單、效率高，具有良好的應(yīng)用前景。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0019]圖1是本發(fā)明基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法的流程圖；
[0020]圖2是本發(fā)明改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法選擇最優(yōu)小波基的流程圖；
[0021]圖3是本發(fā)明提取標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的特征參數(shù)的流程圖；
[0022]圖4是本發(fā)明提取待測(cè)布匹圖像的特征參數(shù)的流程圖；
[0023]圖5是本發(fā)明基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0024]附圖的標(biāo)記含義如下:
[0025]1:計(jì)算機(jī)；2:攝像機(jī)；3:待測(cè)布匹；4:卷布機(jī)；5:導(dǎo)布輥；6:LED燈；7:橫梁裝置。

【具體實(shí)施方式】
[0026]下面結(jié)合附圖和具體的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案作進(jìn)一步的詳細(xì)描述，以使本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以更好的理解本發(fā)明并能予以實(shí)施，但所舉實(shí)施例不作為對(duì)本發(fā)明的限定。
[0027]如圖1所示，基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，包括如下步驟:
[0028]步驟1:獲取無(wú)疵點(diǎn)的布匹圖像并作為標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像輸入計(jì)算機(jī)，比如可以利用工業(yè)攝像機(jī)拍攝無(wú)疵點(diǎn)的布匹圖像，并將獲取的布匹圖像作為標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像送入計(jì)算機(jī)。
[0029]步驟2:采用改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法得到與標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像紋理相匹配的最優(yōu)小波基，并將最優(yōu)小波基存入計(jì)算機(jī)。
[0030]步驟3:提取標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的特征參數(shù)存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)，其中特征參數(shù)包括布匹分塊圖像的熵值數(shù)組和方差數(shù)組。
[0031]步驟4:設(shè)定檢測(cè)特征參數(shù)的誤差范圍存入計(jì)算機(jī)，其中，誤差范圍可以根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行設(shè)定，假設(shè)熵值誤差范圍是Oe1、方差的誤差范圍是ovi。
[0032]步驟5:實(shí)時(shí)拍攝卷布驗(yàn)布機(jī)上的待測(cè)布匹圖像，比如利用工業(yè)攝像機(jī)實(shí)時(shí)拍攝卷布驗(yàn)布機(jī)上的待測(cè)布匹圖像，并將待測(cè)布匹圖像送至計(jì)算機(jī)。
[0033]步驟6:提取步驟5所述待測(cè)布匹圖像的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括布匹分塊圖像的熵值數(shù)組和方差數(shù)組。需說(shuō)明的是，步驟6與步驟3中，提取布匹圖像的特征參數(shù)的過(guò)程相同。
[0034]步驟7:將待測(cè)布匹圖像的特征參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的特征參數(shù)依次對(duì)比分析，若待測(cè)布匹圖像所提取的熵值數(shù)組和方差數(shù)組均在標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的熵值誤差范圍σ 和方差的誤差范圍Qvi內(nèi)，則判斷布匹合格，轉(zhuǎn)到步驟5繼續(xù)檢測(cè)，否則，判斷布匹不合格。
[0035]優(yōu)選，在步驟7中，當(dāng)判斷布匹不合格時(shí)，記錄超出誤差范圍的經(jīng)、緯子分塊，進(jìn)行疵點(diǎn)定位，輸出布匹疵點(diǎn)報(bào)告，并轉(zhuǎn)到步驟5繼續(xù)檢測(cè)。
[0036]下面對(duì)各個(gè)步驟的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0037]優(yōu)選,如圖2所示,步驟2具體包括以下步驟:
[0038]步驟2a:引用構(gòu)造緊支撐正交小波基的必要條件構(gòu)造自適應(yīng)小波庫(kù)，即根據(jù)式
(I)、(2)、(3)構(gòu)造自適應(yīng)小波基庫(kù),將構(gòu)造的小波基庫(kù)作為群體規(guī)模:

【權(quán)利要求】
1.基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟1:獲取無(wú)疵點(diǎn)的布匹圖像并作為標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像輸入計(jì)算機(jī)； 步驟2:采用改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法得到與標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像紋理相匹配的最優(yōu)小波基； 步驟3:提取標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括布匹分塊圖像的熵值數(shù)組和方差數(shù)組； 步驟4:設(shè)定檢測(cè)特征參數(shù)的誤差范圍； 步驟5:實(shí)時(shí)拍攝卷布驗(yàn)布機(jī)上的待測(cè)布匹圖像； 步驟6:提取步驟5所述待測(cè)布匹圖像的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括布匹分塊圖像的熵值數(shù)組和方差數(shù)組； 步驟7:將待測(cè)布匹圖像的特征參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的特征參數(shù)依次對(duì)比分析，若待測(cè)布匹圖像所提取的熵值數(shù)組和方差數(shù)組均在標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像的熵值誤差范圍σ 和方差的誤差范圍Qvi內(nèi)，則判斷布匹合格，轉(zhuǎn)到步驟5繼續(xù)檢測(cè)，否則，判斷布匹不合格。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟7中，當(dāng)判斷布匹不合格時(shí)，記錄超出誤差范圍的經(jīng)緯子分塊，進(jìn)行疵點(diǎn)定位，輸出布匹疵點(diǎn)報(bào)告，并轉(zhuǎn)到步驟5繼續(xù)檢測(cè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2具體包括以下步驟: 步驟2a:根據(jù)式(I)、(2)、(3)構(gòu)造自適應(yīng)小波基庫(kù)，將構(gòu)造的小波基庫(kù)作為群體規(guī)模:
式中:k = 0，1，...N-1 (N為濾波器長(zhǎng)度)；1 = 0，1，2，3 ; δ?！粸檎粏挝痪仃?；h(k)為小波基系數(shù)； 步驟2b:從小波基庫(kù)中選擇一個(gè)小波基固定為經(jīng)向低通濾波器系數(shù)，對(duì)緯向低通濾波器系數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，具體步驟為: (2b01)設(shè)置種群規(guī)模popsize,運(yùn)行總代數(shù)gen,運(yùn)行代數(shù)g = I,變異概率Pm ; (2b02)種群初始化:隨機(jī)產(chǎn)生M個(gè)染色體，并將各個(gè)個(gè)體的量子概率幅初始化為^ ； (2b03)種群測(cè)量:對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行一次坍塌測(cè)量，使每個(gè)個(gè)體從不確定的概率狀態(tài)轉(zhuǎn)換為確定狀態(tài)； (2b04)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度:把每個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)的小波基作為緯向低通濾波器系數(shù)，采用所選緯向、經(jīng)向的低通濾波器系數(shù)及其分別對(duì)應(yīng)的高通濾波器系數(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)布匹紋理圖像進(jìn)行小波分解，得到緯向和經(jīng)向子圖像，并計(jì)算緯向子圖像的適應(yīng)度值:其中:高通濾波器系數(shù)由以下公式求得:g(N-1-k) = (-l)k+1h(k)(4) 緯向子圖像的適應(yīng)度值由以下公式求得:
其中:Eh表示緯向子圖像最小能量；Hjx，y)為經(jīng)過(guò)小波分解后的緯向子圖像的像素值，f代表圖像像素坐標(biāo)的集合； (2b05)對(duì)步驟(2b04)所得最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行混沌搜索，如果所得個(gè)體適應(yīng)度值小于原最優(yōu)適應(yīng)度值，則更新最優(yōu)個(gè)體和對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值； (2b06)令 g = g+Ι,如果 g > gen,則轉(zhuǎn)步驟(2bl0)； (2b07)種群更新:利用量子旋轉(zhuǎn)門(mén)對(duì)個(gè)體實(shí)施調(diào)整，得到新的種群； (2b08)種群變異:根據(jù)變異概率對(duì)種群個(gè)體進(jìn)行變異操作； (2b09)返回步驟(2b03)； (2bl0)輸出緯向最優(yōu)小波基作為緯向最優(yōu)低通濾波器系數(shù)，以及該低通濾波器系數(shù)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)高通濾波器系數(shù)； 步驟2c:從小波基庫(kù)中選擇一個(gè)小波基固定為緯向低通濾波器系數(shù)，對(duì)經(jīng)向低通濾波器系數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，具體步驟為: (2c01)設(shè)置種群規(guī)模popsize,運(yùn)行總代數(shù)gen,運(yùn)行代數(shù)g = I,變異概率Pm ; (2c02)種群初始化:隨機(jī)產(chǎn)生M個(gè)染色體，并將各個(gè)個(gè)體的量子概率幅初始化為* ； (2c03)種群測(cè)量:對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行一次坍塌測(cè)量，使每個(gè)個(gè)體從不確定的概率狀態(tài)轉(zhuǎn)換為確定狀態(tài)； (2c04)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度，把每個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)的小波基作為經(jīng)向低通濾波器系數(shù)，采用所選緯向、經(jīng)向的低通濾波器系數(shù)及其分別對(duì)應(yīng)的高通濾波器系數(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)布匹紋理圖像進(jìn)行小波分解，得到緯向和經(jīng)向子圖像，并計(jì)算經(jīng)向子圖像的適應(yīng)度值:其中:高通濾波器系數(shù)由公式⑷求得，經(jīng)向子圖像的適應(yīng)度值由以下公式求得: Ev = min(max(| Ln (χ,.ν) |))(6) 式中:EV表示經(jīng)向子圖像最小能量；LH(x，y)為經(jīng)過(guò)小波分解后的經(jīng)向子圖像的像素值，f代表圖像像素坐標(biāo)的集合； (2c05)對(duì)步驟(2c04)所得最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行混沌搜索，如果所得個(gè)體適應(yīng)度值小于原最優(yōu)適應(yīng)度值，則更新最優(yōu)個(gè)體和對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值； (2c06)令 g = g+Ι,如果 g > gen,則轉(zhuǎn)步驟(2cl0)； (2c07)種群更新:利用量子旋轉(zhuǎn)門(mén)對(duì)個(gè)體實(shí)施調(diào)整，得到新的種群； (2c08)種群變異:根據(jù)變異概率對(duì)種群個(gè)體進(jìn)行變異操作； (2c09)返回步驟(2c03)； (2cl0)輸出經(jīng)向最優(yōu)小波基作為經(jīng)向最優(yōu)低通濾波器系數(shù)，以及該低通濾波器系數(shù)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)高通濾波器系數(shù)； 步驟2d:分別保存緯向最優(yōu)低通濾波器系數(shù)、與其對(duì)應(yīng)的高通濾波器系數(shù)和經(jīng)向最優(yōu)低通濾波器系數(shù)、與其對(duì)應(yīng)的高通濾波器系數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟3和步驟6具體包括以下步驟: 步驟3a:對(duì)標(biāo)準(zhǔn)布匹圖像進(jìn)行灰度變換； 步驟3b:對(duì)步驟3a所得布匹圖像進(jìn)行3*3均值濾波； 步驟3c:對(duì)步驟3b所得布匹圖像進(jìn)行直方圖均衡化； 步驟3d:使用步驟2中采用基于改進(jìn)的量子旋轉(zhuǎn)門(mén)量子遺傳算法尋優(yōu)得到的、與標(biāo)準(zhǔn)布匹紋理相匹配的最優(yōu)小波基對(duì)步驟3c所得布匹圖像進(jìn)行一層小波分解； 步驟3e:對(duì)步驟3d所得布匹圖像的緯向子圖像和經(jīng)向子圖像分別進(jìn)行橫向和縱向分割，分別得到大小相等的P個(gè)緯向矩形子分塊Imaji = 1,2, 3......P)和經(jīng)向矩形子分塊Imbi (i = 1,2,3......P);提取矩形子分塊Imai的熵值數(shù)組Eh (i)和方差數(shù)組Vh (i)，提取矩形子分塊Imbi的熵值數(shù)組Ev (i)和方差數(shù)組Vv⑴。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，在步驟3d中，對(duì)布匹圖像進(jìn)行一層小波分解采用mallat算法，包括以下具體步驟: 步驟3d01:用緯向最優(yōu)低通濾波器和高通濾波器分別對(duì)布匹圖像每行進(jìn)行濾波，并只取偶數(shù)行，得到兩個(gè)是原始圖像一半大小的圖像； 步驟3d02:用經(jīng)向最優(yōu)低通濾波器和高通濾波器分別對(duì)步驟3d01所得圖像每列進(jìn)行濾波，并只取偶數(shù)行，得到四個(gè)是原始圖像四分之一的圖像；其中，經(jīng)過(guò)緯向低通濾波器和經(jīng)向高通濾波器得到布匹紋理圖像緯向方向信息，即緯向子圖像；經(jīng)過(guò)經(jīng)向低通濾波器和緯向高通濾波器得到布匹紋理圖像經(jīng)向方向信息，即經(jīng)向子圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，具體包括以下步驟: 步驟6a:確定存在疵點(diǎn)的緯向子分塊: 分別記錄超出緯向熵值誤差范圍和方差誤差范圍的緯向子分塊，若二者之間有一個(gè)超出設(shè)定的誤差范圍，則判斷該緯向子分塊存在疵點(diǎn)； 步驟6b:確定存在疵點(diǎn)的經(jīng)向子分塊: 分別記錄超出經(jīng)向熵值誤差范圍和方差誤差范圍的經(jīng)向子分塊，若二者之間有一個(gè)超出設(shè)定的誤差范圍，則判斷該經(jīng)向子分塊存在疵點(diǎn)； 步驟6c:疵點(diǎn)定位: 找出步驟6a、6b中存在疵點(diǎn)的經(jīng)、緯子分塊對(duì)應(yīng)原圖中的位置，經(jīng)、緯子分塊在原圖中的交叉的位置，即為疵點(diǎn)存在的位置； 步驟6d:輸出布匹疵點(diǎn)報(bào)告。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，步驟I和步驟5中所述無(wú)疵點(diǎn)和待測(cè)的布匹均為未經(jīng)印染加工的機(jī)織坯布。
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，所述P等于40。
9.基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)裝置，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)(I)、待測(cè)布匹(3)、橫梁裝置(7)，所述橫梁裝置(7)上設(shè)置有與計(jì)算機(jī)⑴相連的攝像機(jī)(2)以及若干個(gè)均勻分布的LED燈￠)，所述LED燈(6)下方設(shè)置有卷布機(jī)(4)與導(dǎo)布輥(5)，所述待測(cè)布匹(3)設(shè)置在卷布機(jī)(4)與導(dǎo)布輥(5)之間。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于自適應(yīng)正交小波變換的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)裝置，其特征在于，所述攝像機(jī)(2)的圖像分辨率為640*640像素。
【文檔編號(hào)】G01N21/88GK104198498SQ201410467061
【公開(kāi)日】2014年12月10日 申請(qǐng)日期:2014年9月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月12日
【發(fā)明者】薛云燦, 楊亞, 顧菁, 楊啟文, 王思睿 申請(qǐng)人:河海大學(xué)常州校區(qū)