[發明專利]一種織物瑕疵檢測方法

在審

• 申請號: 202110762582.7
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN113344913A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 顧金華;顧麗娟
• 申請（專利權）人: 常州宏大智能裝備產業發展研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K17/00
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 陳磊

本發明公開了一種織物瑕疵檢測方法，包括織物圖像采集機構及電控制器，織物設置信息存貯單元，在織物圖像采集機構的進布側或出布側或在織物圖像采集機構處設置用于讀取信息存貯單元織物信息的信息讀取機構，信息讀取機構、織物圖像采集機構與電控制器連接，該方法包括以下步驟：（a）信息讀取機構讀取織物分類信息；（b）織物圖像采集機構采集織物圖像；（c）根據獲取的織物分類，電控制器調取與該織物分類匹配的運算處理模板，將采集的織物圖像進行運算處理，對織物瑕疵進行檢測。本發明無需通過計算機視覺圖像處理與分析技術對織物圖像進行識別與判斷獲得織物分類，消除了計算機視覺圖像處理與分析技術在判定織物分類時經常發生錯誤的弊端。

技術領域

本發明涉及一種織物檢測方法，具體是涉及一種織物瑕疵檢測方法，屬于紡織工藝技術領域。

背景技術

在紡織印染產品中, 紡織品瑕疵是影響布匹質量的重要因素之一。紡織品瑕疵檢測作為一種有效的質量保證手段，可通過人工檢測來實現，但人工檢測存在檢測速度慢、效率低、可持續性差等缺陷，而且還容易造成漏檢等問題，因此，技術人員通常采用自動化的機器視覺檢測來保證較高的檢測效率。

現有的織物瑕疵檢測方法，包括工業相機和電控制器，該方法首先是通過工業相機采集織物圖像，然后通過電控制器內置的計算機視覺圖像處理與分析軟件對工業相機采集的織物圖像進行織物紋理識別與判斷處理，然后根據判斷結果判定該織物分類，最后根據判定的織物分類，電控制器調取與該織物分類匹配的運算處理模板，對采集的織物圖像進行運算處理，完成對織物瑕疵的檢測。由此可見，采用計算機視覺圖像處理與分析技術對織物分類的識別，在織物瑕疵檢測方法中極其重要，因為如果計算機視覺圖像處理與分析技術對織物分類識別發生錯誤，則電控制器根據織物分類調取的運算處理模板同樣也發生錯誤，導致對織物瑕疵進行檢測時發生錯誤，從而造成檢測失誤、漏檢，甚至檢測錯誤。

由于計算機視覺圖像處理與分析技術對織物分類識別很重要，為此，國內外很多該領域的技術人員長期以來一直在研究如何通過升級計算機視覺圖像處理與分析軟件來提高對織物分類識別的準確率，諸如運用圖像去噪、傅立葉變換、神經網絡技術、模糊C均值算法等，并為此做了大量的工作。東南大學碩士學位論文，李維撰寫的《機織物組織結構的識別》，以華茂紡織股份有限公司的機織物組織結構識別的生產需求為應用背景，針對平紋、斜紋、緞紋的單層機織物，通過工業相機采集織物圖像，對其進行數字圖像處理，探尋出識別機織物的組織結構和經緯線密度的方法；學術期刊《東華大學學報（自然科學版）》第32卷第1期，2011年2月的“應用圖像分析技術自動識別織物的組織結構”；學術期刊《棉紡織技術》第30卷第4期，2002年4月的“織物組織結構的自動識別”；學術期刊《紡織學報》第34卷第12期，2013年12月的“基于核模糊聚類的機織物組織自動識別”。再譬如，中國發明專利，申請號 201310517450.3 條紋織物組織結構自動識別方法，將條紋織物組織結構通過計算機視覺圖像處理與分析技術應用到紡織領域中機織布匹的自動化識別檢測中；中國發明專利，申請號 202010486331.6 一種基于卷積神經網絡的機織物結構參數識別方法，提供一種基于卷積神經網絡的機織物結構參數識別方法，可以同時檢測識別織物經緯密、織物組織以及色織物色紗排列；中國發明專利，申請號 201810366154.0 一種基于平移相減法的織物組織識別方法，提供一種基于平移相減法的織物組織識別方法，計算出織物組織的緯紗數、經紗數和飛數，并可以得到圖像的組織圖；中國發明專利，申請號 201911119749.7，整緯機控制方法、裝置、計算機設備和存儲介質，該專利中，首先，多個工業相機分別拍攝織物得到多張織物圖像，服務器利用特征提取算法提取織物圖像特征，根據圖像特征識別織物的類別也即分類，然后根據織物類別從織物模板中匹配到預設參數對織物進行整緯處理；中國發明專利，申請號202010527660.0，等等，相關計算機視覺圖像處理與分析技術對織物分類識別的文獻、專利可枚舉許多。