[發明專利]一種基于Laws紋理與單分類SVM結合的素色布匹缺陷檢測方法在審
| 申請號： | 201810839404.8 | 申請日： | 2018-07-27 |
| 公開（公告）號： | CN109191430A | 公開（公告）日： | 2019-01-11 |
| 發明（設計）人： | 姚克明;解祥新;衛悅恒;王小蘭;羅印升 | 申請（專利權）人： | 江蘇理工學院 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 王志鵬 |
| 地址： | 213001 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 布匹 分類 預處理 高維特征空間 缺陷檢測 紋理 圖像 采集 紋理特征提取 形態學處理 分離函數 檢測結果 特征提取 圖像采集 圖像樣本 現場采集 線陣相機 訓練數據 閾值分割 二值化 特征量 映射 樣本 檢測 | ||
1.一種基于Laws紋理與單分類SVM結合的素色布匹缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、通過采集的布匹圖像，進行圖像預處理包括：濾波處理、直方圖均衡化進行去噪以及圖像增強處理；
S2、建立單分類SVM，該單分類SVM的輸入值為預處理后的布匹圖像，采用紋理特征提取方法對輸入的預處理后的圖像進行特征提取，輸出值為是否存在缺陷；
S3、將步驟1預處理后的布匹圖像輸入步驟S2所建立的單分類SVM，實現判別布匹圖像是否存在缺陷；
S4、若有缺陷，對步驟S1中預處理之后的圖像進行局部自適應閾值二值化分割，局部自適應閾值二值化分割對光照不均的情況有顯著的抑制效果；
S5、對步驟S4中二值化分割后的圖像進行形態學運算，使得缺陷區域更加顯著，去除噪聲點的干擾；
S6、對步驟S5所得到的圖像進行基于面積特征篩選缺陷區域，繪制缺陷區域的最小包圍矩形，通過繪制的矩形得出缺陷區域的中心點。
2.如權利要求1所述的一種基于Laws紋理與單分類SVM結合的素色布匹缺陷檢測方法，其特征在于：所述步驟S1使用雙邊濾波盡可能地保護邊緣部分信息的情況下去除噪聲，使用直方圖均衡化對圖像進行增強。
3.如權利要求2所述的一種基于Laws紋理與單分類SVM結合的素色布匹缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟S1構造雙邊濾波器權重系數ω(i,j,k,l)取決于定義核域與值域核的乘積,其中i,j是像素位置，k,l是鄰域內像素位置，σ為方差，運用雙邊濾波器盡可能地保護邊緣部分信息的情況下去除噪聲。
4.如權利要求1所述的一種基于Laws紋理與單分類SVM結合的素色布匹缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟S2單分類SVM建立方法如下：
S2.1、采集一組標準無缺陷的布匹圖像，對該組布匹圖像進行圖像預處理包括：濾波處理、直方圖均衡化進行去噪以及圖像增強處理；
S2.2、將預處理后的標準無缺陷的布匹圖像組進行提取特征；
S2.3、采用RBF核函數構造最優分離超平面，利用步驟S2.2中提取的特征量對單分類SVM進行訓練。
5.如權利要求1所述的一種基于Laws紋理與單分類SVM結合的素色布匹缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟S2中，采用的紋理特征提取方法為Laws紋理特征提取算法，通過Laws紋理能量度量來確定紋理屬性。
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