專利名稱：基于機(jī)器視覺的布匹瑕疵檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，涉及ー種基于機(jī)器視覺的布匹瑕疵檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
在紡織エ業(yè)中，布匹瑕疵檢測(cè)環(huán)節(jié)是影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，由于機(jī)器設(shè)備操作錯(cuò)誤或者機(jī)器故障等因素的影響，布匹中通常含有各種各樣的瑕疵。目前，國內(nèi)的大多數(shù)織布廠主要依靠人工視覺檢測(cè)布匹瑕疵，存在明顯缺陷(I)勞動(dòng)強(qiáng)度大，檢測(cè)速度慢，檢測(cè)效率低；(2)檢測(cè)人員需要長時(shí)間地集中精神工作，整個(gè)工作對(duì)工人身體健康不利；(3)檢測(cè)人員主觀因素影響大，誤檢率和漏檢率高，一般只能檢出40% 60%的瑕疵。 目前市場上主要有比利時(shí)Barco公司的Cyclops在線驗(yàn)布系統(tǒng)，以色列愛微視(EVS)公司的I-TEX驗(yàn)布系統(tǒng)和瑞士 Uster公司的Fabriscan自動(dòng)驗(yàn)布系統(tǒng)和德國Opdix光電子技術(shù)公司開發(fā)的在線布匹檢驗(yàn)系統(tǒng)。在國內(nèi)香港大學(xué)研制了基于Gabor濾波器組的布匹瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)CAVIS，具有一定的檢測(cè)率。以上介紹的檢測(cè)系統(tǒng)價(jià)格非常昂貴，檢測(cè)系統(tǒng)均已經(jīng)用于實(shí)際的布匹生產(chǎn)檢測(cè)過程中，并且它們的檢測(cè)效果一般并且具有很強(qiáng)的局限性，它們都要求布匹必須是単一背景或者紋理是各向同性，而且對(duì)于較小能量的瑕瑕疵，很難正確的檢測(cè)出來。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服布匹瑕疵人工檢測(cè)的不足，針對(duì)基于Gabor濾波器組的布匹瑕疵檢測(cè)算法計(jì)算量較大、檢測(cè)速度慢的缺點(diǎn)，本發(fā)明提供ー種通用性強(qiáng)、成本較低并能提高檢測(cè)效率和效果的基于機(jī)器視覺的布匹瑕疵檢測(cè)方法。本發(fā)明的技術(shù)方案如下一種基于機(jī)器視覺的布匹瑕疵檢測(cè)方法，包括下列步驟(I)エ業(yè)相機(jī)采集正常布匹紋理圖像P (X，y)；(2)對(duì)P(x，y)利用功率譜密度分析，獲取布匹圖像紋理的中心頻率F和方位角θ ;(3)確定圖象紋理的兩組參數(shù)中心頻率組(F，F(xiàn)/2);方位角組(θ，Θ + Ji /2)，利用這兩組參數(shù)設(shè)定并組成SXL的自適應(yīng)Gabor濾波器組，其中，S代表選取的中心頻率數(shù)，L代表選取的方位角數(shù)；(4)在離線情況下，對(duì)正常布匹紋理圖像P (X，y)進(jìn)行自適應(yīng)Gabor濾波器組的濾波，獲得特征圖像組Hm, n(x，y)，計(jì)算出它的每幅圖的均值(Meam, n)和方差(Stdm, n)，用作檢測(cè)圖象瑕疵的閾值。(5)采集待檢測(cè)布匹圖像I (X，y)；(6)用構(gòu)建的自適應(yīng)Gabor濾波器組對(duì)布匹圖像I (x，y)進(jìn)行濾波，獲得特征圖像組 Hnun (X，y)；
(7)用從(4)獲取的均值(MeanJ和方差(StdnJ對(duì)Hm,n(x，y)進(jìn)行閾值后處理得到絕對(duì)特征圖像組
權(quán)利要求
1.一種基于機(jī)器視覺的布匹瑕疵檢測(cè)方法，包括下列步驟 (1)工業(yè)相機(jī)采集正常布匹紋理圖像P(X，y)； (2)對(duì)P(x，y)利用功率譜密度分析，獲取布匹圖像紋理的中心頻率F和方位角Θ； (3)確定圖象紋理的兩組參數(shù)中心頻率組(F，F(xiàn)/2);方位角組(θ，Θ+Ji /2)，利用這兩組參數(shù)設(shè)定并組成SXL的自適應(yīng)Gabor濾波器組，其中，S代表選取的中心頻率數(shù)，L代表選取的方位角數(shù)； (4)在離線情況下，對(duì)正常布匹紋理圖像P(x，y)進(jìn)行自適應(yīng)Gabor濾波器組的濾波，獲得特征圖像組Hm,n(x，y)，計(jì)算出它的每幅圖的均值(Meam,n)和方差(Stdm,n)，用作檢測(cè)圖象瑕疵的閾值。
(5)采集待檢測(cè)布匹圖像I(x，y)； (6)用構(gòu)建的自適應(yīng)Gabor濾波器組對(duì)布匹圖像I(x，y)進(jìn)行濾波，獲得特征圖像組Hm,η(χ， y)； (7)用從(4)獲取的均值(Meam,n)和方差(Stdm,n)對(duì)Hm,n(x，y)進(jìn)行閾值后處理得到絕對(duì)特征圖像組
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于機(jī)器視覺的布匹瑕疵檢測(cè)方法，其特征在于，步驟(9)中，使用Bernoulli準(zhǔn)則的融合方法對(duì)圖像組Nnbn(x，y)進(jìn)行方向角和頻率的融合。
全文摘要
本發(fā)明屬于圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于機(jī)器視覺的布匹瑕疵檢測(cè)方法，包括對(duì)正常布匹紋理圖像進(jìn)行功率譜密度分析，獲取其紋理的中心頻率F和方位角θ；構(gòu)造S×L的自適應(yīng)Gabor濾波器組，其中，S代表選取的中心頻率數(shù)，L代表選取的方位角數(shù)；正常布匹紋理圖像進(jìn)行濾波，獲得特征圖像組，計(jì)算出它的每幅圖的均值和方差；采集待檢測(cè)布匹圖像；對(duì)其濾波，獲得特征圖像組；對(duì)待檢測(cè)布匹圖像的特征圖像組進(jìn)行閾值后處理得到絕對(duì)特征圖像組；歸一化處理；圖像融合并進(jìn)行二值化處理得到檢測(cè)二值圖像；去除噪聲干擾，獲得最終檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明具有通用性強(qiáng)、效率高的優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06K9/60GK102706881SQ20121007149
公開日2012年10月3日 申請(qǐng)日期2012年3月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月19日
發(fā)明者劉彥北, 吳駿, 張芳, 耿磊, 肖志濤 申請(qǐng)人:天津工業(yè)大學(xué)