[發明專利]一種基于自適應分割與模板校正的織物瑕疵檢測方法

在審

• 申請號: 201910196033.0
• 申請日: 2019-03-15
• 公開（公告）號: CN109949287A
• 公開（公告）日: 2019-06-28
• 發明（設計）人: 狄嵐;楊達;顧雨迪
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06T7/136
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 王曉東

本發明公開了一種基于自適應分割與模板校正的織物瑕疵檢測方法，包括訓練階段和測試階段；所述訓練階段通過對無瑕疵圖像的處理得到一個閾值；所述測試階段使用所述訓練階段通過訓練得到的所述閾值進行織物瑕疵的檢測與識別。本發明的有益效果：本發明提出基于自適應分割與模板校正的織物瑕疵檢測方法與小波預處理黃金圖像減法、布林線波段法、正則帶法、基于模板校正和棋盤法的實驗結果比較分析，在查全率與查準率上有較大提升。

技術領域

本發明涉及計算機視覺圖像處理技術領域，尤其涉及圖像特征提取。

背景技術

紡織品瑕疵檢測大致分為三種方法，統計類方法，結構類方法，模型類方法。Conci等人借鑒分形思想進行紡織品瑕疵檢測，該方法認為當分形結構發生變化時存在瑕疵。求解過程中，使用差分盒計數法，獲取更快的檢測效率。Aiger等人提出一種基于離散傅里葉變換以及馬氏距離的無監督紡織品檢測方法，這種方法通過去除紡織品圖像中具有規律的部分來突出不含規律的部分，并以此作為瑕疵檢測的結果。Henbury等人利用形態學獲取圖像方向特征，輔以規則性特征，在TILDA數據庫上取得了良好的結果，不過該方法需要手動設置參數，依賴人工干預。Kumar等人提出基于Gabor濾波的有監督的瑕疵檢測方法。該方法使用一組多尺度多方向的Gabor濾波器，融合不同尺度與方向上特征，組成特征向量完成對瑕疵的檢測。Goddard等人利用DaubechiesD2小波基對紡織品圖像進行處理，并用兩個分形特征對濾波后的圖像進行局部粗糙度以及全局均勻性的描述，該方法在3700張圖像，包含26種瑕疵的數據集上達到了89％的檢測率。

紡織品生產過程中，對于產品質量的檢測和控制是非常重要的，紡織品瑕疵是決定布匹品質的主要原因。對紡織行業來說，瑕疵會影響紡織品的美觀度和它的品質評價，這可能引起企業的銷售量下降與客戶口碑變差。瑕疵檢測的目標即及時發現瑕疵，在織造和檢測過程中通過整理與修復盡量避免因為瑕疵而帶來的織物品質降低。

最近幾年隨著人工成本的增加，生產自動化越來越受到人們的關注。在紡織品生產過程中引入信息技術不但能降低用工成本，還可以提高生產效率。目前大部分國家紡織企業仍采用人工驗布，人工驗布是工人站在機器前，在具有一定光照的條件下，對瑕疵進行標記。雖然人眼對疵點具有很強的識別能力，但受到生理、心理、等外界條件的影響，工人的檢測帶有很強的主觀性，檢測精度和檢測效率較低。

紡織品瑕疵檢測目的是將瑕疵區域從圖像中提取出來。此項工作對于工人來說并不困難，即使沒有經過訓練的工人，也可以通過差異以及自身經驗將紡織品圖像中不規則的部分提取出來。而讓計算機進行此項工作卻具有一定挑戰性，需要事先定義一系列規則，讓計算機可以識別正常的紡織品區域。基于計算機視覺的紡織品瑕疵檢測的本質，就是對規則的定義。為了有效的對規則進行定義，需要對紡織品無瑕區域進行特征提取，選擇可以表示無瑕區域特征的參數作為與瑕疵區域分類的依據。

發明內容

本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

鑒于上述現有存在的問題，提出了本發明。

因此，本發明目的是提供一種基于自適應分割與模板校正的織物瑕疵檢測方法，相對傳統方法有更加出色的檢測結果，顯著的提高了樣本數據的查準率。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：一種基于自適應分割與模板校正的織物瑕疵檢測方法，包括訓練階段和測試階段；所述訓練階段通過對無瑕疵圖像的處理得到一個閾值；所述測試階段使用所述訓練階段通過訓練得到的所述閾值進行織物瑕疵的檢測與識別。