本發(fā)明涉及在線織物疵點檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種采用接觸式圖像傳感器的在線織物疵點檢測方法。

背景技術(shù)：

織物表面疵點的檢測直接決定了織物成品的等級，及時發(fā)現(xiàn)疵點并進行修整是紡織企業(yè)中必不可少的環(huán)節(jié)。在紡織企業(yè)中，織物疵點的檢測可分為在線檢測和離線檢測兩種方式?？椢锎命c的離線檢測是指在織物生產(chǎn)完成后，由專門的驗布工人對織物質(zhì)量進行檢測，通過人工視覺發(fā)現(xiàn)織物表面的疵點，并進行簡單修整或標(biāo)識，由修布工人對織物疵點進行修整處理。這種人工驗布方法耗時費力，且對驗布工人的視覺傷害較大，疵點檢測的遺漏率較高。

為了解決織物疵點人工檢測的缺陷，近年來，采用圖像分析和機器視覺的方法進行織物疵點的檢測成為科學(xué)研究中的一個熱點問題，目前，已經(jīng)有較多成熟的檢測算法和一些商用的檢測系統(tǒng)，如i-tex2000等。但現(xiàn)有的織物檢測系統(tǒng)大都采用的是離線檢測方法，也就是在織物生產(chǎn)完成后，對織物布面進行檢測，對于織物生產(chǎn)中一些重復(fù)出現(xiàn)的疵點無法及時發(fā)現(xiàn)和避免。

織物疵點的在線檢測是指在織物生產(chǎn)中對織物表面進行監(jiān)測，當(dāng)發(fā)現(xiàn)疵點時，及時停車并進行修整，以去除疵點并避免同樣的疵點重復(fù)出現(xiàn)。目前在紡織企業(yè)中，一名擋車工一般要負(fù)責(zé)多臺機器，很難及時發(fā)現(xiàn)織物生產(chǎn)中出現(xiàn)的疵點。目前報道中，有采用ccd工業(yè)相機在專用的光源照明下，采集織物表面圖像，對織物疵點進行監(jiān)測的方法。但這種方法存在以下缺陷：(1)采用的ccd工業(yè)相機價格昂貴，且需要有專門的高亮光源相配合，整套系統(tǒng)價格過高，不適宜與一般的普通織機相適配；(2)一臺ccd相機無法采集整個門幅的織物圖像，需要增加相機的移動裝置，在織造過程中相機作往復(fù)運動，這也增加了系統(tǒng)的安裝難度，不便于紡織企業(yè)的使用。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題和不足，提供一種在線織物疵點檢測方法。

本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題的：

本發(fā)明提供一種在線織物疵點檢測方法，其特點在于，其包括一接觸式圖像傳感器，該接觸式圖像傳感器固定在距該織機的織口位置5～10cm處，該接觸式圖像傳感器的方向與該織機的鋼筘的方向平行，該接觸式圖像傳感器的高度距在線織物表面為1～2cm；

該在線織物疵點檢測方法包括以下步驟：

s1、該接觸式圖像傳感器采集無疵點織物的樣本圖像，記為i，將樣本圖像i劃分成n個w×w的圖像塊，每一圖像塊的第i行第j列的圖點記為k(i,j)，則通過公式1對k(i,j)在水平方向和垂直方向進行投影，并記所得的一維向量分別為ph和pv；

s2、從ph和pv中提取水平差分與垂直差分，公式2如下：

其中，dh和dv分別為水平差分與垂直差分；

s3、從ph和pv中提取水平自相關(guān)特征向量與垂直自相關(guān)特征向量，公式3如下：

其中，ah和av分別為水平自相關(guān)特征向量與垂直自相關(guān)特征向量，μ1和μ2分別為ph和pv的平均值，σ1和σ2分別為ph和pv的標(biāo)準(zhǔn)差；

s4、計算圖像i中n個圖像塊對應(yīng)的dh的平均值、n個圖像塊對應(yīng)的dv的平均值、n個圖像塊對應(yīng)的ah的平均值、n個圖像塊對應(yīng)的av的平均值，分別記為tdh、tdv、tah、tav；

s5、該接觸式圖像傳感器采集在線織物的圖像，記為j，將圖像j劃分成n個w×w的圖像塊，應(yīng)用公式1計算一維向量ph和pv；

s6、應(yīng)用公式2和公式3計算圖像j的水平差分dh與垂直差分dv，水平自相關(guān)特征向量ah與垂直自相關(guān)特征向量av；

s7、計算圖像j中每一個圖像塊對應(yīng)的dh、dv、ah和av，分別記為sdh、sdv、sah和sav，若圖像j中某個圖像塊滿足：

10×|sdh-tdh|+10×|sdv-tdv|+||sah-tah||+||sav-tav||>δ，

則將該圖像塊判定為有疵點，其中，δ≤9.5。

較佳地，該接觸式圖像傳感器的長度與織機上的在線織物的幅寬長度相同，該接觸式圖像傳感器固定在距該織機的織口位置6cm處。

在符合本領(lǐng)域常識的基礎(chǔ)上，上述各優(yōu)選條件，可任意組合，即得本發(fā)明各較佳實例。

本發(fā)明的積極進步效果在于：

1、檢測成本低，體積??；

2、實時跟蹤織物質(zhì)量，及時發(fā)現(xiàn)織物疵點，減少次品率；

3、采集到的織物圖像分辨率高，不需要附加的光源設(shè)備，且安裝方便。

附圖說明

圖1為本發(fā)明較佳實施例的接觸式圖像采集設(shè)備的安裝示意圖。

圖2為本發(fā)明較佳實施例的在線織物疵點檢測方法的流程圖。

圖3為本發(fā)明較佳實施例的采集到無疵點織物圖像。

圖4為本發(fā)明較佳實施例的采集到有疵點織物圖像。

圖5為本發(fā)明較佳實施例的疵點檢測效果圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本實施例采用接觸式圖像傳感器作為圖像采集設(shè)備，該接觸式圖像傳感器的長度與織機上的在線織物的幅寬長度相同，該接觸式圖像傳感器固定在距該織機的織口位置5～10cm處，該接觸式圖像傳感器的方向與該織機的鋼筘的方向平行，該接觸式圖像傳感器的高度距在線織物表面為1～2cm。

以機織物圖像在線采集為例，圖1給出了接觸式圖像傳感器在織機上的安裝位置，其中1表示引緯載體，2表示已織入的緯紗，3表示已經(jīng)織好的織物，4為本實施例所用的接觸式圖像傳感器安裝位置，5表示織口，6為鋼筘。本實施例提出的接觸式圖像采集設(shè)備安裝于距離織口6cm處，此處屬于織物形成區(qū)域，該位置的織物還未卷繞，呈平面狀態(tài)，非常有利于織物圖像采集，若此位置采集的織物圖像經(jīng)疵點分析軟件發(fā)現(xiàn)有疵點，則會立即發(fā)出停車信號，通知擋車工對其進行處理，例如對疵點進行及時修整，以防止疵點的重復(fù)出現(xiàn)。

如圖2所示，該在線織物疵點檢測方法包括以下步驟：

步驟101、該接觸式圖像傳感器采集無疵點織物的樣本圖像，記為i，將樣本圖像i劃分成n個w×w的圖像塊，每一圖像塊的第i行第j列的圖點記為k(i,j)，則通過公式1對k(i,j)在水平方向和垂直方向進行投影，并記所得的一維向量分別為ph和pv；

步驟102、從ph和pv中提取水平差分與垂直差分，公式2如下：

其中，dh和dv分別為水平差分與垂直差分；

步驟103、從ph和pv中提取水平自相關(guān)特征向量與垂直自相關(guān)特征向量，公式3如下：

其中，ah和av分別為水平自相關(guān)特征向量與垂直自相關(guān)特征向量，

μ1和μ2分別為ph和pv的平均值，σ1和σ2分別為ph和pv的標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟104、計算圖像i中n個圖像塊對應(yīng)的dh的平均值、n個圖像塊對應(yīng)的dv的平均值、n個圖像塊對應(yīng)的ah的平均值、n個圖像塊對應(yīng)的av的平均值，分別記為tdh、tdv、tah、tav；

步驟105、該接觸式圖像傳感器采集在線織物的圖像，記為j，將圖像j劃分成n個w×w的圖像塊，應(yīng)用公式1計算一維向量ph和pv；

步驟106、應(yīng)用公式2和公式3計算圖像j的水平差分dh與垂直差分dv，水平自相關(guān)特征向量ah與垂直自相關(guān)特征向量av；

步驟107、計算圖像j中每一個圖像塊對應(yīng)的dh、dv、ah和av，分別記為sdh、sdv、sah和sav，若圖像j中某個圖像塊滿足：

10×|sdh-tdh|+10×|sdv-tdv|+||sah-tah||+||sav-tav||>δ，

則將該圖像塊判定為有疵點，其中，δ≤9.5。

下面舉一具體的例子來說明本發(fā)明，以使得本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案：

圖3為一幅通過本發(fā)明所用的接觸式圖像傳感器所采集到的無疵點織物圖像，從圖3中可以看出，采集到織物圖像清晰且分辨率高。圖4為一幅通過本發(fā)明所用的接觸式圖像傳感器所采集到的有疵點織物圖像，從圖4可以看出，圖像中有疵點的區(qū)域明顯，便于后續(xù)疵點檢測方法進行準(zhǔn)確疵點檢測，其具體的疵點檢測方法如下：

參數(shù)學(xué)習(xí)階段：

(1)圖3為采集的無疵點織物圖像，大小256×512像素，記為i，將i劃分成128個32×32的圖像塊，記為k(i,j)，則通過公式1對k(i,j)在其水平和垂直方向投影，并記所得的一維向量分別為ph和pv。

(2)應(yīng)用公式2從ph和pv中提取水平與垂直差分dh和dv。

(3)應(yīng)用公式3從ph和pv中提取水平與垂直自相關(guān)特征向量ah和av。

(4)計算圖像i中128個圖像塊對應(yīng)的dh的平均值，128個圖像塊對應(yīng)的dv的平均值，128個圖像塊對應(yīng)的ah的平均值，128個圖像塊對應(yīng)的av的平均值，進而獲得tdh＝0.43，tdv＝0.34，

tah＝[0.387-0.568-0.6930.0790.6690.372-0.367-0.570-0.0620.4590.334-0.194-0.437-0.1220.2820.278-0.081-0.295-0.1310.1590.197-0.011-0.174-0.1030.0590.1020.010-0.062-0.0400.0110.014]，

tav＝[0.285-0.511-0.1340.4990.191-0.381-0.1690.3300.140-0.344-0.2260.2290.166-0.253-0.2430.1370.180-0.138-0.2150.0400.126-0.074-0.1530.0100.095-0.017-0.084-0.0120.0360.002-0.013]。

檢測階段：

(5)采集在線織物的圖像，大小256×512像素，記為j，將j劃分成128個32×32的圖像塊，應(yīng)用公式(1)計算向量ph和pv。

(6)應(yīng)用公式(2)和公式(3)計算圖像j的水平差分與垂直差分dh和dv，水平自相關(guān)特征向量與垂直自相關(guān)特征向量ah和av。

(7)計算圖像j中每一個圖像塊對應(yīng)的dh、dv、ah和av，分別記為sdh、sdv、sah和sav；

其中，第33個圖像塊sdh＝0.52，sdv＝0.41，sah＝[1.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.6351.635]，

sav＝[0.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.6830.683]。

(8)取δ＝9.5，則圖像j中第33個圖像塊：

10×|sdh-tdh|+10×|sdv-tdv|+||sah-tah||+||sav-tav||＝15.032>9.5，

則將該圖像塊判定有疵點。圖5給出了對圖4的疵點區(qū)域的最終檢測效果(黑色方框表示圖像塊判定有疵點)。

綜上，本發(fā)明提出了一種采用接觸式圖像傳感器的在線織物疵點檢測方法，利用光電耦合傳感器制作接觸式圖像采集設(shè)備，將其安裝在織機上的織物形成區(qū)位置，可實現(xiàn)在線織物圖像的采集，并對采集圖像進行分析實現(xiàn)織物生產(chǎn)質(zhì)量的在線監(jiān)測，實時跟蹤生產(chǎn)狀況，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

雖然以上描述了本發(fā)明的具體實施方式，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這些僅是舉例說明，本發(fā)明的保護范圍是由所附權(quán)利要求書限定的。本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不背離本發(fā)明的原理和實質(zhì)的前提下，可以對這些實施方式做出多種變更或修改，但這些變更和修改均落入本發(fā)明的保護范圍。