[發明專利]基于機器視覺的布匹疵點自動檢測識別裝置及方法

有效

• 申請號: 201410467132.5
• 申請日: 2014-09-12
• 公開（公告）號: CN104268505B
• 公開（公告）日: 2017-08-11
• 發明（設計）人: 薛云燦;楊亞;顧菁;楊啟文;張海霞
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01N21/88
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 董建林

技術領域

本發明涉及紡織行業的布匹疵點檢測技術，具體涉及一種基于機器視覺的布匹疵點自動檢測識別的裝置及方法。

背景技術

長期以來，布匹的質量檢測通常是由檢驗人員進行人工目測，檢驗結果受檢驗人員的熟練程度、身體狀況、車間環境等主觀因素影響大，這種方法極易造成視覺疲勞、勞動強度大，而且存在檢測效率低、漏檢率和誤檢率高等弊端，因而急需發展快速、高效、準確度高的布匹疵點自動檢測識別系統代替人工目測。

機器視覺就是以機器自動化系統代替人眼來做測量和判斷。相較于人工檢測來說，機器視覺則可以長時間地作測量、分析和識別任務，而且機器視覺屬于非接觸測量，對觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷，從而提高系統的可靠性。

本發明首先提出將基于小波變換和投影法結合的在線布匹檢測算法，對圖像進行小波變換可以提取布匹紋理水平方向和垂直方向的突變信息，投影法容易統計兩個方向上的特征信息，提高算法的檢測精度；其次，本發明提出了基于最優閾值分割的離線疵點識別算法相結合的布匹疵點自動檢測識別方法，該方法提出采用改進的量子遺傳算法,采用動態策略調整量子旋轉角，實現精細的自適應搜索,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能力。這些技術的應用，克服了傳統人工目測檢測速度慢、精度低、漏檢率高、誤檢率高的缺陷，降低了人工分類疵點的勞動強度，且具有評分精確的優點。

發明內容

本發明的目的是：提供一種能夠降低傳統人工目測檢測速度慢、效率低、檢測精度低，并且能夠實現對存在疵點的布匹圖像進行疵點識別分類的基于機器視覺的布匹疵點自動檢測識別裝置及方法。

為了解決以上技術問題，本發明所采用的技術方案是：

一種基于機器視覺的布匹疵點自動檢測識別裝置，包括計算機、橫梁裝置、大功率LED燈、攝像機和布匹，所述布匹設置在卷布機與導布輥之間，攝像機固定在橫梁裝置上，所述攝像機與計算機通過通信線相連接，所述大功率LED燈固定在橫梁裝置上，且均勻分布于布匹上方。

一種基于機器視覺的布匹疵點自動檢測識別方法，包括以下步驟：

步驟(2a)，利用攝像機拍攝無疵點的布匹圖像，并將獲取的布匹圖像作為標準布匹圖像送入計算機；

步驟(2b)，對步驟(2a)標準布匹圖像進行疵點檢測算法處理并提取相應的特征參數存儲于計算機，所述的特征參數包括織物圖像的均值和方差；

步驟(2c)，根據用戶要求設定檢測特征參數的精度范圍；并將特征參數的精度范圍存入步驟(2a)的計算機；

步驟(2d)，利用攝像機實時拍攝卷布驗布機上的待測布匹圖像，并送至步驟(2a)的計算機；

步驟(2e)，對步驟(2d)實時拍攝的待測布匹圖像進行疵點檢測算法處理并提取相應的特征參數傳送至步驟(2a)計算機，所述的特征參數包括織物圖像的均值和方差；

步驟(2f)，將上述存入步驟(2a)計算機的標準布匹圖像的特征參數和待測布匹圖像的特征參數依次對比分析，若待測布匹圖像所提取的均值和方差均在步驟(2c)設置的檢測特征參數的精度范圍內，則判斷實測布匹合格；反之則判斷實測布匹存在疵點，保存含疵點布匹圖像至步驟(2a)的計算機；

步驟(2g)，判斷當前檢測布匹圖像是否為最后一張，若不是最后一張，轉到步驟(2d)繼續檢測；

步驟(2h)，通過疵點識別算法對步驟(2f)保存的含疵點圖像進行圖像算法處理完成疵點自動識別，將疵點信息存入數據庫；

步驟(2i)，根據步驟(2h)數據庫中保存的疵點打分情況，對當前整匹卷布進行等級評估。

前述的一種基于機器視覺的布匹疵點自動檢測識別方法，所述步驟(2b)中的疵點檢測算法為基于小波變換和投影法結合的圖像處理方法，其具體步驟為：

步驟(3a),對所述標準布匹圖像進行灰度變換；

步驟(3b),對步驟(3a)所得布匹圖像進行3*3均值濾波；

步驟(3c),對步驟(3b)所得布匹圖像進行直方圖均衡化；

步驟(3d),對步驟(3c)所得布匹圖像進行一層正交小波分解；

步驟(3e),對步驟(3d)所得布匹圖像的緯向子圖像和經向子圖像進行基于投影法的特征參數提取，并將特征參數保存至步驟(2a)的計算機。

前述的一種基于機器視覺的布匹疵點自動檢測識別方法，所述步驟(3d)中對步驟(3c)所得布匹圖像進行一層正交小波分解采用的小波基為長度為8的Daubechies4小波。