[發明專利]一種成品織物的表面缺陷視覺檢測方法

在審

• 申請號: 202111371802.X
• 申請日: 2021-11-18
• 公開（公告）號: CN114219766A
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 劉懷蘭;汪林磊;伍世虔
• 申請（專利權）人: 華中科技大學;武漢科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/168;G06T7/155;G06T7/13;G06T5/00
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 孔娜;尚威

本發明屬于織物缺陷檢測技術領域，并具體公開了一種成品織物的表面缺陷視覺檢測方法，包括步驟：S1、提取成品織物表面圖像中的經緯紗傾角，根據經緯紗傾角進行框選，將框選后的圖像均等切割為子圖像塊，構建得到抽象樣本矩陣；S2、將抽象樣本矩陣的協方差矩陣正交對角化得到新協方差矩陣，根據新協方差矩陣計算各像素特征值，進而重構抽象樣本矩陣；S3、通過RPCA法對重構抽象樣本矩陣進行紋理背景分離，得到缺陷前景圖像；去除缺陷前景圖像中的表面粘連線，檢測得到成品織物的表面缺陷。本發明能夠適應織物傾斜，在降噪預處理同時確保真實缺陷不失真，并能在缺陷分割時有效剔除干擾特征的影響，準確檢測成品織物的表面缺陷。

技術領域

本發明屬于織物缺陷檢測技術領域，更具體地，涉及一種成品織物的表面缺陷視覺檢測方法。

背景技術

織物表面缺陷檢測是紡織品生產過程中的必需環節，主要涉及布匹原料檢測與成品檢驗兩大工序。在傳統的檢測方法中，人工檢測客觀存在著準確性不高、前后不一致以及效率低等多方面天然的不足，因此需要自動視覺檢測技術對人工檢測進行部分或完全替代。

目前，兩大質檢工序之一的布匹原料自動視覺檢測問題已得到較好的解決。借助于布匹表面的紋理周期特性，它可利用以模板匹配法為基礎的方式完成布匹表面缺陷的檢測識別，而其他圖像處理方法與機器學習方法也在此問題的解決方案改進上發揮了積極的作用。這一方面在于布匹總是以“卷軸”的形式鋪開與收攏，也就便于進行水平對齊標定，因而易于實現除布匹上下料之外的完全自動化檢測操作；另一方面在于布匹間的區別相較于成品織物要少得多，通常只來自不同的類別，則檢測算法便可普適性地解決大批量布匹缺陷檢測問題。

然而目前成品織物的表面缺陷自動視覺檢測仍存在較大空缺，這是因為相較于布匹，成品織物各自以單件形式獨立存放而不易固定對齊，又由于經過剪裁縫合使得缺陷尺寸往往小于布匹缺陷，進而導致缺陷特征易受預處理以及干擾特征的影響。因此，成品織物表面缺陷對于視覺檢測方法主要提出了以下三個技術要求：

1、對于圖像中織物的位置應具有旋轉不變性；

2、降噪預處理過程中應盡量使缺陷的細節不失真；

3、應能排除紋理背景、表面粘連線等無關特征干擾而分割出真實缺陷。

發明內容

針對現有技術的以上缺陷或改進需求，本發明提供了一種成品織物的表面缺陷視覺檢測方法，其目的在于，能夠在降噪預處理同時確保真實缺陷不失真，并在缺陷分割時能有效剔除干擾特征的影響，從而準確檢測出織物表面的缺陷。

為實現上述目的，本發明提出了一種成品織物的表面缺陷視覺檢測方法，包括如下步驟：

S1、對成品織物表面圖像進行框選，將框選后的圖像均等切割為子圖像塊，進而構建得到抽象樣本矩陣；

S2、計算抽象樣本矩陣的協方差矩陣，將該協方差矩陣正交對角化得到新協方差矩陣，根據該新協方差矩陣計算抽象樣本矩陣中各像素的特征值，根據特征值大小選取主成分得到重構抽象樣本矩陣；

S3、通過RPCA法對重構抽象樣本矩陣進行紋理背景分離，得到缺陷前景圖像，進而檢測得到成品織物的表面缺陷。

作為進一步優選的，步驟S1中，先提取成品織物表面圖像中的經紗傾角和緯紗傾角，該經紗傾角和緯紗傾角為一個鈍角和一個銳角，取銳角作為傾斜矩形第一條邊的傾角，鈍角作為與之垂直且相鄰的第二條邊的傾角，進而得到傾斜矩形對成品織物表面圖像進行框選。

作為進一步優選的，通過霍夫變換檢測提取成品織物表面圖像中的經紗傾角和緯紗傾角。

作為進一步優選的，步驟S1中，通過均值法計算紋理單元尺寸，根據該紋理單元尺寸，將框選后的圖像均等切割為子圖像塊，每個子圖像塊上包含整數倍的紋理單元。