[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于傅里葉頻譜特征的織物平整度客觀(guān)評(píng)級(jí)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811165240.1
• 申請(qǐng)日: 2018-10-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109238182B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高衛(wèi)東;石康君;王靜安;潘如如
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 江南大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01B11/30
• 分類(lèi)號(hào): G01B11/30;G06T7/11;G06T5/00
• 代理公司: 大連理工大學(xué)專(zhuān)利中心 21200
• 代理人: 梅洪玉

本發(fā)明屬于織物外觀(guān)平整度評(píng)級(jí)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及到一種基于傅里葉頻譜特征的織物平整度客觀(guān)評(píng)級(jí)方法。所述的方法，步驟如下：第一步，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)圖像采集裝置采集標(biāo)準(zhǔn)模板和已知等級(jí)布樣圖像；第二步，對(duì)采集所得圖像進(jìn)行預(yù)處理；第三步，對(duì)預(yù)處理所得圖像進(jìn)行選擇性濾波；第四步，將濾波得到的N個(gè)圖像進(jìn)行傅里葉逆變換，通過(guò)視覺(jué)觀(guān)測(cè)與第二步所得圖像進(jìn)行對(duì)比，評(píng)價(jià)其褶皺信息損失率；采用訓(xùn)練所得模型對(duì)測(cè)試樣本的特征向量進(jìn)行織物平整度的客觀(guān)評(píng)級(jí)，獲得平整度客觀(guān)評(píng)級(jí)結(jié)果。本發(fā)明提供的方法能夠定位到人眼識(shí)別到的褶皺頻率范圍，過(guò)濾掉人眼不能識(shí)別的信息，更加契合人眼視覺(jué)評(píng)估系統(tǒng)，因此得到的結(jié)果更加客觀(guān)、穩(wěn)定、精準(zhǔn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于織物外觀(guān)平整度評(píng)級(jí)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及到一種基于傅里葉頻譜特征的織物平整度客觀(guān)評(píng)級(jí)方法。

背景技術(shù)

織物在水洗及使用的過(guò)程中會(huì)受到外力的作用產(chǎn)生形變，當(dāng)外力被移除后，織物往往不能夠完全恢復(fù)到原來(lái)形態(tài)而產(chǎn)生殘余形變，這種殘余形變就形成了織物的褶皺?？椢锏鸟薨檱?yán)重影響了紡織品的外觀(guān)性能，降低了紡織品的價(jià)值。因此，建立一個(gè)客觀(guān)、穩(wěn)定、高效的織物平整度評(píng)定系統(tǒng)，幫助人們改善紡織品的保形性能是非常有必要的。

目前對(duì)織物褶皺的評(píng)定方法主要包括兩種。一種是主觀(guān)的評(píng)定方法，即采用AATCC124標(biāo)準(zhǔn)或GB/13769-2009標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)樣對(duì)照法，這種評(píng)定方法將待測(cè)樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板置于標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定環(huán)境下，由經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)的人類(lèi)觀(guān)察者進(jìn)行視覺(jué)評(píng)定。它是目前生產(chǎn)實(shí)踐中沿用最多的一種方法，但是也存在一定的弊端，主要表現(xiàn)在評(píng)定結(jié)果容易受個(gè)體心理、生理以及環(huán)境因素的影響，精度低，再現(xiàn)性差。此外，人工評(píng)級(jí)的效率低下，難以適應(yīng)工業(yè)化的要求。因此，人們期待一種客觀(guān)、穩(wěn)定、高效的織物平整度評(píng)級(jí)系統(tǒng)出現(xiàn)。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們開(kāi)始從數(shù)字圖像領(lǐng)域解決這一難題，并且取得了一定的進(jìn)展。目前使用最多的方法是從標(biāo)準(zhǔn)模板圖像提取出某些特征值，如熵值，功率譜密度等，用來(lái)反映圖像的褶皺信息。這些特征在一定程度上能夠?qū)椢锏鸟薨櫺畔⒆鞒稣_的表征，但是準(zhǔn)確率仍然有待提高。主要原因是基于某一特征值對(duì)織物平整度進(jìn)行評(píng)價(jià)，它往往包含的是織物全局的褶皺信息，而有些褶皺信息已經(jīng)超出了人眼的識(shí)別范圍，評(píng)價(jià)結(jié)果自然會(huì)出現(xiàn)偏差。而人類(lèi)視覺(jué)評(píng)估系統(tǒng)能夠快速精確、高效的處理各種視覺(jué)信息，可以過(guò)濾掉干擾信息而專(zhuān)注于織物的褶皺信息。此外，人眼對(duì)織物平整度的評(píng)估是建立在全局的、綜合的、對(duì)照的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，這也是機(jī)器評(píng)估難以精確匹配人眼評(píng)估之處。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了克服人工評(píng)定易受主觀(guān)因素干擾的缺點(diǎn)，提出了一種基于傅里葉頻譜特征的織物平整度客觀(guān)評(píng)級(jí)方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于傅里葉頻譜特征的織物平整度客觀(guān)評(píng)級(jí)方法，步驟如下：

第一步，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)圖像采集裝置采集標(biāo)準(zhǔn)模板和已知等級(jí)布樣圖像；

優(yōu)選地，所述通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)圖像采集裝置采集標(biāo)準(zhǔn)模板和已知等級(jí)布樣圖像，方法如下：

調(diào)節(jié)暗箱條形光源和載樣臺(tái)，調(diào)節(jié)相機(jī)參數(shù)，將標(biāo)準(zhǔn)模板和已知等級(jí)布樣放置于載樣臺(tái)上，操作相機(jī)采集標(biāo)準(zhǔn)模板和已知等級(jí)布樣的圖像。

第二步，對(duì)采集所得圖像進(jìn)行預(yù)處理；

優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理，方法如下：

對(duì)采集所得圖像進(jìn)行灰度變換，根據(jù)模板或布樣在圖像中所處位置，對(duì)灰度圖像進(jìn)行裁剪，剔除非模板或布樣的圖像區(qū)域，對(duì)裁剪后的圖像進(jìn)行降噪處理。

第三步，對(duì)預(yù)處理所得圖像進(jìn)行選擇性濾波；

優(yōu)選地，所述圖像選擇性濾波，方法如下：

對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行傅里葉變換，得到頻譜圖；以特定步長(zhǎng)及帶寬，在頻譜圖上構(gòu)建N個(gè)帶通濾波器，N1，濾波器由下式給出：