一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法，属于图像处理领域，其包括如下步骤：步骤101、对疵点区域完成图像采集工作；步骤102、利用中值滤波对原始图像进行降噪，运用高通巴特沃兹型滤波器进行锐化处理；步骤103、进行单色织物疵点区域的快速检测与识别；步骤104、对图像进行傅里叶变换；步骤105、提取能量、极差、方差、熵、逆差矩五个纹理特征值并进行归一化处理；该方法最大限度地保证疵点区域的完整性，该方法不仅识别疵点的存在，而且可以确认疵点区域的位置、形状和大小等基本信息，保证提取准确的疵点区域纹理特征值，也解决了疵点自动检测的问题。

A method for recognition and extraction of monochrome fabric defect area based on image processing

The invention discloses a monochrome image processing based on fabric defect image recognition and extraction method, which belongs to the field of image processing, which comprises the following steps: step 101, to complete the image acquisition of the defect region; step 102, using median filter to reduce the noise of the original image sharpening processing using high pass Butterworth filter; step 103, rapid detection and recognition of color fabric defect area; step 104, the image Fourier transform; step 105, extracting energy, variance, entropy, moment deficit five texture feature values and normalized; the method to ensure maximum integrity of the defect region, this method not only identification of defect, and can confirm the location, shape and size of the basic information such as the defect region, ensure accurate extraction of defect region pattern It also solves the problem of automatic defect detection.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法
本专利技术属于图像处理领域，具体涉及到一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法。
技术介绍
随着现代科学技术的快速发展，工业自动化水平日益提高，尤其微电子技术、计算机信息技术和互联网技术的飞速发展，工业智能化已成为新的发展趋势。工业自动化水平也和其他工业领域一样，自动化程度越来越高。但织物质量检测作为纺织品质量控制的重要环节，却一直没有实现自动化，其中疵点检测是最重要的检验项目。目前，织物疵点检测仍然是由人工目测完成，即检验人员在良好的光照环境下用肉眼发现布匹上的疵点，并做出标记和记录。人工检测不仅劳动强度大、检测效率低、对工人健康不利，而且受检测人员主观因素影响大，漏检率和误检率高(一般在50％左右，尤其是面积小和不明显的疵点)。此外，由于检测人员经验不足以及对疵点的理解不同，使得疵点检测没有一个统一的标准。因此，疵点检测环节已成为制约纺织工业自动化和影响纺织品质量的关键环节，开展织物疵点自动检测技术研究非常迫切，必须解决以下问题：1)选择优化的图像降噪方法，并采取相应措施解决图像降噪过程中产生的边缘和细节模糊问题；2)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤101、对疵点区域采用工业相机完成图像采集；步骤102、对疵点区域采集的图像进行预处理，其包括：步骤1021，对疵点区域进行高斯滤波降噪，采用二维高斯函数对其进行滤波处理，减小或消除噪声影响，使图像更易于计算机的分析与处理。步骤1022，采用运用高通巴特沃兹型滤波器进行图像锐化，增强图像的边缘及部分噪声，并削弱了灰度变化缓慢的区域。步骤103、采用数学形态学算法和边缘提取方法相结合，进行单色织物疵点区域的快速检测与识别；步骤104、应用傅里叶变换分析方法对含疵点图像进行分解，表达式为：

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤101、对疵点区域采用工业相机完成图像采集；步骤102、对疵点区域采集的图像进行预处理，其包括：步骤1021，对疵点区域进行高斯滤波降噪，采用二维高斯函数对其进行滤波处理，减小或消除噪声影响，使图像更易于计算机的分析与处理。步骤1022，采用运用高通巴特沃兹型滤波器进行图像锐化，增强图像的边缘及部分噪声，并削弱了灰度变化缓慢的区域。步骤103、采用数学形态学算法和边缘提取方法相结合，进行单色织物...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙智权，刘夏妮，杨燕，
申请(专利权)人：镇江苏仪德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32