基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法及系统技术方案
【技术实现步骤摘要】
基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法及系统
本专利技术涉及纺织印染
，尤其涉及一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法及基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测系统。
技术介绍
纺织行业对于纺织品的质量有严格的要求。其中，纺织品表面的瑕疵直接影响最终成品的价格，对表面瑕疵进行检测对企业的质量管理、成本控制及提升产品竞争力有巨大的意义。近几年来，人工验布的方式依然是大多数纺织企业的主要方式，由于验布工每天要在生产线上工作长达12个小时，每天长期注视着高速运动的布料，视觉系统会受到很大的伤害。人工验布受人生理特征的限制，检测结果受人为因素影响比较大，验布工技能的好坏决定了瑕疵正确检出率。不同的验布工对瑕疵判断的标准也存在一定的差异。因此很难保证检测结果的一致性和客观性。此外，面对枯燥的验布工作，验布工要保持高度的精力集中，周围环境的影响，比如工作过程中同事聊天，也会大大影响检测结果。人保持的注意力的时间是有限的，最多维持1个小时左右。但是验布工要连续工作十几个小时处于验布状态，加上检测过程中纺织品处于运动状态，验布工极易产生视觉疲劳，导致漏检率大大增加。在检验速度...
【技术保护点】
一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，其特征在于，包括：S1，对纺织品进行上布及卷布处理，去除纺织品表面异物及展开纺织品；S2，抓拍运动过程中纺织品表面图像；S3，调节抓拍运动中的亮度和曝光时间；S4，去除纺织品表面图像的失真部分和噪声；S5，对纺织品表面图像进行疵点检测以生成检测结果；S6，根据图像表面瑕疵分析模块的检测结果生成并打印质量报表。
【技术特征摘要】
1.一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，其特征在于，包括：S1，对纺织品进行上布及卷布处理，去除纺织品表面异物及展开纺织品；S2，抓拍运动过程中纺织品表面图像；S3，调节抓拍运动中的亮度和曝光时间；S4，去除纺织品表面图像的失真部分和噪声；S5，对纺织品表面图像进行疵点检测以生成检测结果；S6，根据图像表面瑕疵分析模块的检测结果生成并打印质量报表。2.如权利要求1所述的基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：抓拍运动过程中纺织品表面图像；调节拍摄模块的工作距离；对纺织品表面打光；对纺织品打透射光；获得纺织品纵向前进的速度，并转化为扫描行频，通过内触发的方式改变线阵相机的扫描频率；调节相机相对卷布机的水平距离、角度和高度；调节线性光源相对线阵相机的水平位置、角度和高度。3.如权利要求2所述的基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：将编码器采集的速度信号转化为线阵相机内触发所需的扫描频率信号；通过白平衡算法调节亮度；调整曝光时间。4.如权利要求3所述的基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：对纺织品表面图像进行平场校正处理；对纺织品表面图像进行平滑处理。5.如权利要求4所述的基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤S5包括：将线阵相机采集到的纺织品表面图像划分为多个区域子图像；调整区域子图像的图像大小；通过动态滑块扫描区域子图像，将区域子图像划分为多个分块图像，并对分块图像进行纹理分析；提取分块图像的textons基元纹理特征；获取每个滑块的特征值数组，计算每个滑块的特征均值；获取区域子图像的F范数；以求得的F范数作为子空间分割的先验知识，采用基于先验知识的子空间分割算法对纺织品表面图像进行分割，并采用拉格朗日迭代算法，求出分割后所有区域子图像用于衡量瑕疵信息强弱的特征向量；获取纺织品表面图像中的瑕疵映射图像；对瑕疵映射图像进行滤波处理；通过最大类方差法寻找阈值，并采用阈值法将瑕疵映射图像转化为二值图像；采用八连通区域检测算法获取二值图像的轮廓，所述轮廓包括外部轮廓及内部边缘；存储瑕疵位置及瑕疵大小；显示检测结果。6.一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测系统，其特征在于，包括：机械验布模块，用于对纺织品进行上布及卷布处理，去除纺织品表面异物及展开纺织品；图像采集模块，用于抓拍运动过程中纺织品表面图像；图像获取模块，用于调节抓拍运动中的亮度和曝光时间；图像预处理模块，用于去除纺织品表面图像的失真部分和噪声；图像表面瑕疵分析模块，用于对纺织品表面图像进行疵点检测以生成检测结果；图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：王庆伟，
申请(专利权)人：佛山市南海天富科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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