【技术实现步骤摘要】
用于织物缺陷检测的图像识别方法及其系统
本专利技术属于织物织造过程中的缺陷图像识别领域，具体涉及一种用于织物缺陷检测的图像识别方法及其系统。
技术介绍
在纺织品生产行业中，由于织造纺织品的机械设备本身的误差、原材料的偏差以及环境的不理想，会产生很多瑕疵或者缺陷，其中有很多缺陷如拖纱、结头和修正不良等。因为这些缺陷或者瑕疵的形状不规则，特征不明显而很难采用传统检测电路进行自动识别。现有的针对不规则缺陷的检测识别主要有两种方式，一是依赖人工对不规则缺陷进行检。但人工由于个体差异、疲劳等原因也经常出现漏检等情况。此外，由于不同检测工人具有不同验布经验，且责任心都不尽相同，因此，即便同一验布工也往往受个人因素等影响造成布匹检验质量不稳定、一致性差的问题。二是依赖自动识别设备进行检测。现有胚布缺陷自动识别设备主要是通过深度学习类的AI检测电路来识别缺陷的特征进行检测缺陷。这种方法不仅需要大量的缺陷数据样本来进行训练，而且要求待检测的缺陷与样本不能有太大差异，否则训练好的特征则不能适应新的缺陷，造成漏检。而胚布的...
【技术保护点】
1.一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，用于识别待检测织物的不规则缺陷，其特征在于，包括步骤：/n接收待检测织物的图像数据；其中，所述图像数据包括像素、像素状态以及像素亮度；/n将图像数据的像素状态，按照背景像素和非背景像素进行分离；/n记录所述非背景像素的位置信息；/n藉由当前像素状态和所述背景像素的位置信息，进行条件直方图统计以获得统计结果；以及/n藉由所述统计结果和预设阈值，识别图像中是否包含缺陷。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，用于识别待检测织物的不规则缺陷，其特征在于，包括步骤：
接收待检测织物的图像数据；其中，所述图像数据包括像素、像素状态以及像素亮度；
将图像数据的像素状态，按照背景像素和非背景像素进行分离；
记录所述非背景像素的位置信息；
藉由当前像素状态和所述背景像素的位置信息，进行条件直方图统计以获得统计结果；以及
藉由所述统计结果和预设阈值，识别图像中是否包含缺陷。
2.如权利要求1所述的一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，其特征在于，在步骤接收待检测织物的图像数据；其中，所述图像数据包括像素、像素状态以及像素亮度之后，还包括步骤：
将所述图像数据分成多个图像块。
3.如权利要求1或者2所述的一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，其特征在于，在步骤将图像数据的像素状态的背景像素和非背景像素进行分离之前，包括步骤：
通过所述图像数据的上一行的像素亮度的平均值以及当前像素的亮度平均值，判断当前像素亮度的平均值与上一行的像素亮度的平均值之间的绝对值是否小于预设值；
若所述当前像素亮度的平均值与上一行的像素亮度的平均值之间的绝对值小于预设值，则判定当前像素状态为背景像素；
若所述当前像素亮度的平均值与上一行的像素亮度的平均值之间的绝对值大于等于所述预设值，则判定当前像素状态为非背景像素。
4.如权利要求3所述的一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，其特征在于，在步骤记录所述非背景像素的位置信息中，包括步骤：
当当前像素状态为非背景像素时，将当前所述像素的位置信息替换为当前所述像素亮度的位置信息；和
当当前像素状态为背景像素时，该位置信息保持不变。
5.如权利要求4所述的一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，其特征在于，在步骤藉由当前像素状态和所述背景像素的位置信息，进行条件直方图统计以获得统计结果中，包括步骤：
如果当前像素状态为背景像素，则通过条件直方图将所述背景像素的位置信息的平均值进行累加；以及
如果当前像素状态为非背景像素，则获取所述非背景像素的位置信息，通过预设函数进行计算。
6.如权利要求5所述的一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，其特征在于，在步骤藉由所述统计结果和预设阈值，识别图像中是否包含缺陷中，还包括步骤：
计算得出所述统计结果的评分值；
确定出所述预设阈值；以及
将所述评分值和所述预设阈值进行比较，当所述评分值大于所述预设阈值时，指示该待检测织物有缺陷；当所述评分值小于或者等于所预设阈值时，指示该待检测织物无缺陷。
7.如权利要求6所述的一种用于织物缺陷检测的图像识别方法，其特征在于，在步骤确...
【专利技术属性】
技术研发人员：鱼明杰，王学健，毛潇雨，李洋，
申请(专利权)人：浙江翼晟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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