[發明專利]一種基于傅里葉頻譜特征的織物平整度客觀評級方法有效
| 申請號: | 201811165240.1 | 申請日: | 2018-10-08 |
| 公開(公告)號: | CN109238182B | 公開(公告)日: | 2020-05-12 |
| 發明(設計)人: | 高衛東;石康君;王靜安;潘如如 | 申請(專利權)人: | 江南大學 |
| 主分類號: | G01B11/30 | 分類號: | G01B11/30;G06T7/11;G06T5/00 |
| 代理公司: | 大連理工大學專利中心 21200 | 代理人: | 梅洪玉 |
| 地址: | 214122 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 傅里葉 頻譜 特征 織物 平整 客觀 評級 方法 | ||
1.一種基于傅里葉頻譜特征的織物平整度客觀評級方法,其特征在于,步驟如下:
第一步,通過標準圖像采集裝置采集標準模板和已知等級布樣圖像;
第二步,對采集所得圖像進行預處理;
第三步,對預處理所得圖像進行選擇性濾波;
第四步,將濾波得到的N個圖像進行傅里葉逆變換,通過視覺觀測與第二步所得圖像進行對比,評價其褶皺信息損失率;將褶皺信息損失率最少的頻率范圍確定為褶皺貢獻頻率區間,記為有效區間;
第五步,采用特定步長對有效區間進行細化分區,以劃分結果產生特征區間;統計各特征區間內傅里葉頻譜幅值之和作為評價織物褶皺等級的特征值,并將特征值構成特征向量,進而構成特征向量集;
第六步,對每一測試樣本分別進行步驟一至步驟五的操作,得到測試樣本的特征向量;
第七步,以第五步得到標準模板和已知等級布樣的特征向量集訓練支持向量機模型,采用訓練所得模型對測試樣本的特征向量進行織物平整度的客觀評級,獲得平整度客觀評級結果。
2.如權利要求1所述的客觀評級方法,其特征在于,第一步中,所述通過標準圖像采集裝置采集標準模板和已知等級布樣圖像,方法如下:
調節暗箱條形光源和載樣臺,調節相機參數,將標準模板和已知等級布樣放置于載樣臺上,操作相機采集標準模板和已知等級布樣的圖像。
3.如權利要求1或2所述的客觀評級方法,其特征在于,第二步中,所述圖像預處理,方法如下:
對采集所得圖像進行灰度變換,根據模板或布樣在圖像中所處位置,對灰度圖像進行裁剪,剔除非模板或布樣的圖像區域,對裁剪后的圖像進行降噪處理。
4.如權利要求1或2所述的客觀評級方法,其特征在于,第三步中,所述圖像選擇性濾波,方法如下:
對預處理后的圖像進行傅里葉變換,得到頻譜圖;以特定步長及帶寬,在頻譜圖上構建N個帶通濾波器,N1,濾波器由下式給出:
其中,其中w是帶寬,D(u,v)是距濾波器中點的距離,D0是帶寬中心的半徑。
5.如權利要求3所述的客觀評級方法,其特征在于,第三步中,所述圖像選擇性濾波,方法如下:
對預處理后的圖像進行傅里葉變換,得到頻譜圖;以特定步長及帶寬,在頻譜圖上構建N個帶通濾波器,N1,濾波器由下式給出:
其中,其中w是帶寬,D(u,v)是距濾波器中點的距離,D0是帶寬中心的半徑。
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