[發明專利]一種機織物組織結構識別方法

有效

• 申請號: 201310081595.3
• 申請日: 2013-03-15
• 公開（公告）號: CN103106645A
• 公開（公告）日: 2013-05-15
• 發明（設計）人: 肖志濤;張芳;聶鑫鑫;耿磊;吳駿
• 申請（專利權）人: 天津工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種機織物組織結構的自動識別方法，該方法對紗線粗細、顏色變化的機織物原組織和小花紋組織中的變化組織都具有較好的識別效果，屬于圖像處理技術領域，可應用于紡織領域中的機織布匹的自動化檢測。

背景技術

目前紡織行業中一般靠人工利用照布鏡識別機織布匹組織結構，或者先采集放大的織布圖片然后人工識別。此識別方法不僅消耗大量的人力和時間，而且不同的檢驗員經常做出不一致的檢測結果，另外由于人眼容易疲勞，對于復雜織物很難人工識別。所以建立一個機織物組織結構自動識別系統，對提高紡織業自動化檢測水平具有重要意義。近年來隨著圖像處理技術的發展，其在紡織領域的應用也越來越廣泛。

在現有機織物組織結構分析的研究成果中主要有兩大類方法：一是對圖像的整體特征進行分析，判斷機織物組織結構類型；二是首先將織物圖像分割成若干個組織點，再對每個組織點進行分類識別。

隨著紡織業技術的飛速發展，機織布的種類越來越多，結構及顏色也復雜多樣。對于同樣紋理結構的織物，由于紗線顏色及粗細的變化會對整幅圖像特征的提取造成較大影響，加大了織物圖像整體分析的難度。此外由于織物結構種類繁多，也無法構建完整的織物組織結構特征庫，也就無法進行特征提取并與數據庫中的織物匹配。

目前較好的識別結果中大都采用先分割組織點再進行識別的方法，但仍存在一些問題。首先利用沿水平和垂直方向的灰度投影曲線可以實現機織物組織點的準確分割，但實際中有些機織物的經紗與緯紗不垂直交織，存在較小的偏斜，給分割帶來較大影響，需要先判斷其偏斜角度糾偏后再進行投影分割。此外傳統方法利用組織點的灰度特征對單色織物具有較好的識別效果，但紗線粗細變化以及圖像采集過程中的光照不均勻等因素，都會給特征提取分類過程帶來較大影響，而且對彩色機織物還需要采用其他方法進行識別，過程繁瑣。提取有效特征克服以上干擾，對后續分類工作十分必要。最后由于組織點數量較多且容易受噪聲影響，很難將所有組織點全部正確分類，因此校正錯誤分類的組織點并輸出正確的組織圖對于分析機織物組織結構至關重要。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的上述不足，提供一種能夠不受紗線粗細和顏色差異影響，能夠準確的識別機織物組織結構的方法。為此，本發明采用如下的技術方案。

機織物組織結構識別方法，包括下列步驟：

1.保持緯紗水平并采集機織物圖像，獲取亮度信息，用中值濾波和腐蝕算法對圖像進行預處理；

2.利用水平方向灰度投影分割緯紗，再對每根緯紗沿垂直方向進行灰度投影，根據相鄰緯紗間經紗與緯紗近似垂直交織，校正織物偏斜；

3.對校正后圖像進行水平和垂直方向上的灰度投影，分割經緯紗，得到若干組織點；

4.對每個組織點提取16維梯度方向直方圖特征，并歸一化處理；

5.用FCM算法實現組織點的分類，兩類組織點分別標記為0和1；

6.根據織物周期性，求出最小循環周期，統計分類結果，校正誤分類點，輸出正確組織圖。

本發明具有如下的技術效果：

1.方法簡單，易于實施。本發明利用梯度方向特征與模糊C均值聚類算法結合，算法簡單，計算量小，且不需要高精度的儀器設備，方法簡單實用。

2.準確性高。本發明在檢測過程中，矯正了經緯紗交織時存在的小角度偏斜，保證了機織物組織點的正確分割，考慮了實際采集圖像光照不均以及機織物紗線粗細不同、顏色各異帶來的影響，提取組織點的梯度方向特征對其進行聚類分析，提高了分類的準確率。

3.對原組織和小花紋組織中的變化組織都具有較好的識別效果。

附圖說明

圖1：本發明的機織物結構識別方法流程圖。

圖2：采集機織物圖像。

圖3：預處理后圖像。

圖4：偏斜校正后圖像。

圖5：初步分類組織圖。

圖6：單元框劃分示意圖。

圖7：誤檢點校正后正確組織圖。

圖8：三種基本組織及簡單變化組織檢測結果。圖8-1為白色平紋(1/1)機織物及其組織圖，圖8-2為白色斜紋(1/2)機織物及其組織圖，圖8-3為白色緞紋(1/4)機織物及其組織圖，圖8-4為彩色平紋(1/1)機織物及其組織圖，圖8-5為白色變化斜紋(1/3)機織物及其組織圖，圖8-6為彩色緞紋(1/4)機織物及其組織圖，圖8-7為彩色變化平紋(4/4)機織物及其組織圖。

具體實施方式