一种数码印花在线缺陷检测系统及其实现方法技术方案

本发明专利技术公开了一种数码印花在线缺陷检测系统及其实现方法。本发明专利技术设计了一套数码印花缺陷检测系统，针对不同的织物图案提出两种缺陷检测算法：第一种对于周期性的印花图案织物，提出了基于改进的多通道Gabor的缺陷检测算法，通过融合不同方向和尺度的Gabor滤波器组，以标准印花样本图像特征参数作为阈值，结合形态学处理，实现印花织物缺陷的检测；第二种对于印花随机的图案织物，提出了基于改进的高斯混合模型的缺陷检测算法，能够有效解决光照变换和细微抖动带来的影响，准确定位印花图像中的缺陷位置。本发明专利技术在检测时间和检测准确性方面可以满足实际生产线的要求。

A digital printing online defect detection system and its implementation

【技术实现步骤摘要】
一种数码印花在线缺陷检测系统及其实现方法
本专利技术涉及一种数码印花在线缺陷检测系统及其实现方法，属于机器视觉和图像处理领域，能够有效地替代人工检测，具有很好的工程应用价值。
技术介绍
20世纪90年代，数码印花技术开始兴起，与传统印花技术相比，具有全过程数字化、占地面积小、印花精度高、响应速度快，操作简单，无颜色套数和花回长度限制等优势，可实现小批量、短周期、富颜色、小污染等诸多优点的印花生产，受到了业界广泛的认同。尽管数码印花新技术优势突出，但仍存在一些弊端，如由于设备硬件故障，操作环境影响等因素会造成打印的印花图案出现各种各样的缺陷，不及时发现和解决出现的故障，会导致大量残次品产生，需要很多检测人员随机监控等问题。因此本专利技术提出了一种数码印花在线检测方法，通过总结现有织物缺陷检测算法的优势与不足，对印花织物缺陷算法进行了理论分析和算法改进。国外数码印花缺陷检测经历了十多年的发展，算法研究主要基于小波变换，双阈值二值化、形态学运算等，在数码印花缺陷检测的仪器方面，国外已经出现许多商用的数码印花自动检测的机器，如德国mahlo的W本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数码印花在线缺陷检测系统，其特征在于包括：光源模块、图像采集模块、图像分析与检测模块；/n光源模块选用线扫描相机专用的LED光源，且选用漫射照明；/n图像采集模块中的工业相机选用Sentech公司的彩色陷阵相机FS-C4KU7DCL；通过工业相机对印花图像进行采集，并对采集到的印花图像进行预处理，即抑制图像噪声和增强图像的对比度，采用基于二维Gamma的函数的光照不均匀图像自适应校正算法进行校正，最后使用高斯滤波去除图像噪声；/n图像分析与检测模块：根据不同的喷印花型，再选择相应缺陷检测算法，对于周期性的印花图案织物，使用基于改进的多通道Gabor的缺陷检测算法；对于印花随机的图案织物...

【技术特征摘要】
1.一种数码印花在线缺陷检测系统，其特征在于包括：光源模块、图像采集模块、图像分析与检测模块；
光源模块选用线扫描相机专用的LED光源，且选用漫射照明；
图像采集模块中的工业相机选用Sentech公司的彩色陷阵相机FS-C4KU7DCL；通过工业相机对印花图像进行采集，并对采集到的印花图像进行预处理，即抑制图像噪声和增强图像的对比度，采用基于二维Gamma的函数的光照不均匀图像自适应校正算法进行校正，最后使用高斯滤波去除图像噪声；
图像分析与检测模块：根据不同的喷印花型，再选择相应缺陷检测算法，对于周期性的印花图案织物，使用基于改进的多通道Gabor的缺陷检测算法；对于印花随机的图案织物，使用基于改进的高斯混合模型的缺陷检测算法。


2.根据权利要求1所述的一种数码印花在线缺陷检测系统的实现方法，其特征在于具体包括如下步骤：
步骤(1)数码印花图像的采集与预处理；
步骤(2)根据喷印花型的不同，分为周期性的印花图案织物和印花随机的图案织物；
步骤(3)对于周期性的印花图案织物，使用基于改进的多通道Gabor的缺陷检测算法；
步骤(4)对于印花随机的图案织物，使用基于改进的高斯混合模型的缺陷检测算法；
步骤(1)中首先通过工业相机对印花图像进行采集，数码印花机的运动一次时间为打印时间加上打印等待时间；在采集完印花图像后，需对其预处理：抑制图像噪声和增强图像的对比度，即采用基于二维Gamma的函数的光照不均匀图像自适应校正算法进行校正，使用高斯滤波去除图像噪声。


3.根据权利要求2所述的一种数码印花在线缺陷检测系统的实现方法，其特征在于步骤(3)具体实现如下：
3-1.特征提取：在检测开始前，采集一幅无缺陷图像样本进行参数训练，经过预处理后利用Gabor滤波器组滤波，获得一组特征参考图片计算各通道参考图像的均值μmn和标准差σmn作为后续的度量标准；检测开始后，对每幅采集的测试图片进行预处理和Gabor滤波器组滤波，得到一组参考图像根据图像的统计特征作判决，判决方法如公式(1)所示：



其中，ε为控制错误拒绝的概率；
3-2.采用多通道融合的方式获取更精确地检测结果，具体分两步进行融合：
3-2-1.第一次相同角度不同尺度Gabor通道融合：
对同一方向上的所有尺度进行融合，得到尺度融合子图An(x,y),q＝1,2...n，其中n为Gabor滤波器的方向数量；



3-2-2.第二次不同角度Gabor通道融合：
通过损失评价函数先对每个通道进行计算，再根据不同角度通道的损失值进行比重排序，最后选择损失函数值最大的三个通道进行融合获取最终融合图像，具体步骤如下：
①对每个通道，把融合图像分割成K个互不重复，长宽为l*l的正方形子区域；
②计算融合通道中每个子区域的输出幅度均值，对于通道An：



比较后得到最大子区域均值为最小子区域均值为
③用如下损失函数衡量第i个融合子区域的输出，i＝1,2…n：



④对所有融合子区域使用公式(4)，取损失函数值J最大的三个通道进行融合，再取平均值，最后得到的融合结果为：



3-3.最终融合图像的二值化：为了从融合后的图像G(x,y)中分割出缺陷，需要对最终融合图像进行二值化，采用自动阈值分割法对最终融合图像进行二值化处理，并对二值化后的图像进一步使用形态学滤波。


4.根据权利要求2或3所述的一种数码...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，卢斯炜，杨安宁，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33