[發(fā)明專利]一種織物勾絲缺陷檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210432006.0 | 申請日： | 2022-04-22 |
| 公開（公告）號： | CN114841938A | 公開（公告）日： | 2022-08-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 盧彬;秦俞 | 申請（專利權(quán)）人： | 南通海恒紡織設(shè)備有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/194;G06T7/62;G06V10/74;G06K9/62;G06V10/46;G06V10/762 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 226100 江蘇省南通市*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 織物 缺陷 檢測 方法 | ||
1.一種織物勾絲缺陷檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
獲取待檢測織物圖像，計算所述待檢測織物圖像上各像素點的梯度幅值和梯度方向；
在所述待檢測織物圖像上隨機選取一個像素點，利用擴張卷積核選取該像素點的8鄰域像素點，計算該像素點的8鄰域的LBP值，基于最大的LBP值得到該像素點的改進(jìn)LBP值；進(jìn)而得到各像素點的改進(jìn)LBP值；
基于所述梯度幅值、梯度方向和改進(jìn)LBP值，對各像素點進(jìn)行聚類，得到多個類別，獲取各類別中面積最小的類別，進(jìn)而得到所述面積最小的類別的連通域；
獲取缺陷樣本圖像，在所述缺陷樣本圖像中任意選取其中一個像素點，計算該像素點與剩余其他像素點的特征差異度；在所述特征差異度中選取K個較大的特征差異度，其中K大于2，并將K個特征差異度對應(yīng)的像素點作為特征點；
分別計算所述連通域上各像素點與所有特征點的匹配距離；將各像素點對應(yīng)的最小匹配距離作為各像素點的度量；
將所述度量與匹配閾值作比較，若所述度量小于所述匹配閾值，則對應(yīng)像素點為勾絲缺陷點，進(jìn)而得到所述連通域上的勾絲缺陷區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種織物勾絲缺陷檢測方法，其特征在于，
所述特征差異度的獲取方法為：獲取各像素點的主窗口和鄰域窗口，所述主窗口為像素點處于滑窗的中心位置的窗口，所述鄰域窗口為像素點分別處于滑窗角點的位置的窗口；基于各像素點的主窗口，計算任意兩像素點的不相關(guān)度量，基于該任意兩像素點對應(yīng)的鄰域窗口，計算任意兩像素點的差異度，將該任意兩像素點的不相關(guān)度量與差異度之和作為兩像素點的特征差異度；
所述特征差異度的計算公式為：
T＝S(IWm,IWn)+TN
其中，IWm為像素點m的主窗口，IWn為像素點n的主窗口，S(IWm,IWn)為像素點m與像素點n的不相關(guān)度量，TN為像素點m與像素點n的差異度；
式中，S(IWm,IWn)＝1-NCC(IWm,IWn)，其中，NCC為歸一化互相關(guān)函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種織物勾絲缺陷檢測方法，其特征在于，所述任意兩像素點的差異度的獲取方法為：計算其中一像素點的一鄰域窗口與另一像素點的所有鄰域窗口的不相關(guān)度量，進(jìn)而得到其中一像素點的所有鄰域窗口與另一像素點的所有鄰域窗口的不相關(guān)度量，并利用KM算法獲取最大權(quán)匹配，將所述最大權(quán)匹配作為任意兩像素點的差異度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種織物勾絲缺陷檢測方法，其特征在于，
所述改進(jìn)LBP值為：
其中，LBP′j為像素點j的改進(jìn)LBP值，LBPj為像素點j最大的LBP值，n為8鄰域像素點的灰度值大于像素點j灰度值的總個數(shù)，Gray′j為像素點j的灰度值，Grayi為第i個大于像素點j灰度值的像素點對應(yīng)的灰度值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種織物勾絲缺陷檢測方法，其特征在于，
所述匹配距離的計算方法為：獲取連通域上各像素點的主窗口和鄰域窗口，所述主窗口為像素點處于滑窗的中心位置的窗口，所述鄰域窗口為像素點處于滑窗角點的位置的窗口；獲取各特征點的主窗口和鄰域窗口；基于各像素點和各特征點的主窗口，計算任意一像素點與其中一特征點的不相關(guān)度量，基于任意一像素點與其中一特征點對應(yīng)的鄰域窗口，計算任意一像素點與其中一特征點的關(guān)聯(lián)度，將任意一像素點與其中一特征點的不相關(guān)度量與關(guān)聯(lián)度之和作為任意一像素點與其中一特征點的匹配距離；
匹配距離的計算公式為：
D＝S(IWs,IWu)+DN
其中，IWs為像素點s的主窗口，IWu為特征點u的主窗口，S(IWs,IWu)為像素點s與特征點u的不相關(guān)度量，DN為像素點s與特征點u的關(guān)聯(lián)度；
式中，S(IWs,IWu)＝1-NCC(IWs,IWu)，其中，NCC為歸一化互相關(guān)函數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種織物勾絲缺陷檢測方法，其特征在于，所述任意一像素點與其中一特征點的關(guān)聯(lián)度獲取方法為：計算任意一像素點的一鄰域窗口與其中一特征點的所有鄰域窗口的不相關(guān)度量，進(jìn)而得到任意一像素點的所有鄰域窗口與其中一特征點的所有鄰域窗口的不相關(guān)度量，并利用KM算法獲取最小權(quán)匹配，將所述最小權(quán)匹配作為任意一像素點與其中一特征點的關(guān)聯(lián)度。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于南通海恒紡織設(shè)備有限公司，未經(jīng)南通海恒紡織設(shè)備有限公司許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202210432006.0/1.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
