一种织物表面毛球区域的检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种织物表面毛球区域的检测方法，包括：S10:对待测织物的样本图像进行预处理；S20:对所述预处理后的图像采用对数变化方法进行图像增强；S30:对进行图像增强后的待测样本图像，进行频域变换和滤波并计算极值点确定频谱恢复区域的半径得到滤波恢复后的图像；S40:对所述滤波恢复后的图像进行傅里叶逆变换和对比度拉伸得到织物毛球区域的粗分割图像；S50:采用基于模糊聚类和格子玻尔兹曼方法的水平集分割算法对所述织物毛球区域的粗分割图像进行精分割；S60:根据形态学的方法对毛球精分割区域进行筛选融合，得到织物毛球区域，相应地，提出一种织物表面毛球区域的检测装置，本发明专利技术检测更加精确可靠，有较好的检测效果且提高了检测算法的运算速度。

【技术实现步骤摘要】
一种织物表面毛球区域的检测方法及装置
本专利技术涉及织物检测
，尤其涉及到一种织物表面毛球区域的检测方法及装置。
技术介绍
随生活水平及经济的发展，服装行业等行业也发生了很大改革，而服装行业的一个重要问题就是如何更客观、更准确地去判断一个产品质量的好坏，其中一个重要指标就是织物的抗磨损性能，即织物表面的起球的程度。“起球”是指织物在使用过程中会受到外界的摩擦，表面纤维突出形成绒毛，这些绒毛纠缠在一起形成毛球的过程。传统的评价织物起球程度的方法是样照比对法，即安排专门的测试人员将待检测的织物与标准的样照进行对比，根据测试人员的主观判断来决定待测织物的起球等级。对于同一个待测的织物样品，不同的测试人员可能得出不同的检测结果，目前，随着计算机数字图像处理技术的发展，客观评定方法主要采用基于计算机数字图像处理技术的自动化评定方法，但由于织物的种类繁多、对起球织物的选择以及采集起球图像的限制条件比较多，且采用起球图像的分割方法不够完善，会导致织物起球信息不能被精确地识别。综上所述，提供一种检测更加精确可靠，有较好的检测效果且提高了实时运算速本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种织物表面毛球区域的检测方法，其特征在于，具体步骤包括：/nS10:获取待测织物的样本图像，对所述样本图像进行预处理得到预处理后的图像；/nS20:对所述预处理后的图像采用对数变化方法进行图像增强避免当图像进行频域转换后的傅里叶谱范围过高时，导致的频谱中低亮度值的可视细节丢失；/nS30:对进行图像增强后的待测样本图像，进行频域变换和滤波，将织物图像转换到频率域滤波保留指定频段信号并计算极值点确定频谱恢复区域的半径，得到滤波恢复后的图像；/nS40:对所述滤波恢复后的图像进行傅里叶逆变换和对比度拉伸得到织物毛球区域的粗分割图像；/nS50:采用基于模糊聚类和格子玻尔兹曼方法的水平集分割算...

【技术特征摘要】
1.一种织物表面毛球区域的检测方法，其特征在于，具体步骤包括：
S10:获取待测织物的样本图像，对所述样本图像进行预处理得到预处理后的图像；
S20:对所述预处理后的图像采用对数变化方法进行图像增强避免当图像进行频域转换后的傅里叶谱范围过高时，导致的频谱中低亮度值的可视细节丢失；
S30:对进行图像增强后的待测样本图像，进行频域变换和滤波，将织物图像转换到频率域滤波保留指定频段信号并计算极值点确定频谱恢复区域的半径，得到滤波恢复后的图像；
S40:对所述滤波恢复后的图像进行傅里叶逆变换和对比度拉伸得到织物毛球区域的粗分割图像；
S50:采用基于模糊聚类和格子玻尔兹曼方法的水平集分割算法对所述织物毛球区域的粗分割图像进行精分割；
S60:根据形态学的方法对毛球精分割区域进行筛选，并采用基于区域重心距离的方法对毛球精分割区域进行融合，得到织物毛球区域。


2.根据权利要求1所述的织物表面毛球区域的检测方法，其特征在于，所述预处理包括对所述织物样本图像进行灰度变换,并对其进行灰度增强处理。


3.根据权利要求1所述的织物表面毛球区域的检测方法，其特征在于，所述对数变化方法根据公式g(x,y)＝c*log(1+f(x,y))对所述预处理后的图像进行图像增强，其中，g(x,y)是变换后的图像的像素值，f(x,y)是灰度图像的像素值，c为常数。


4.根据权利要求1所述的织物表面毛球区域的检测方法，其特征在于，所述步骤S30具体包括：
S31:对图像增强后的待测样本图像g(x,y)进行傅里叶变换得到频谱图；
S32:根据频谱图设置一定的阈值来滤除代表织物表面的纹理信息的峰点，同时计算极值点确定频谱恢复区域的半径；
S33:根据进行阈值化操作后的频谱图和频谱恢复区域的半径，恢复代表...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱月晶，章增优，
申请(专利权)人：浙江工贸职业技术学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33