一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法，对原始无缺陷织物图像添加人为缺陷特征，建立含有人为缺陷的人为缺陷织物图像；通过二维数字滤波器分别对原始无缺陷织物图像和人为缺陷织物图像进行高通滤波；随后使用粒子群算法对二维数字滤波器系数进行优化，找到其最优解；对于待检测的任一测试图像，首先使用高通滤波参数进行滤波，其次使用系数优化后二维数字滤波器对图像进行滤波处理计算其特征值；进行缺陷特征判定；若特征值大于预定的缺陷阈值，则该像素点为缺陷特征。本发明专利技术仅需一个正样本即可完成滤波器参数的优化，无需缺陷样本即可实现织物缺陷的检测，具有极高的实用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法
本专利技术涉及产品表面质量检测
，特别涉及一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法。
技术介绍
纺织品质量的好坏直接关系到企业的声誉和经济效益。据统计，缺陷过多甚至会使产品的价值下降45%～60%。传统的织物缺陷检测依赖于人工肉眼检查,该方式已无法适应织物表面缺陷的高速和精确自动化检测的趋势。随着视觉传感技术的飞速发展，目前使用机器视觉技术对织物表面进行缺陷检测已经成为主流趋势。目前，对织物缺陷检测算法的研究主要可分为基于传统图像处理算法的织物缺陷检测、基于传统机器学习算法的织物缺陷检测研究和基于大数据集的深度学习算法的织物缺陷检测等三类。然而，算法鲁棒性和海量样本依然是限制其广泛应用的瓶颈。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法。本专利技术无需缺陷样本即可实现织物缺陷的检测。本专利技术的技术方案：一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：对原始无缺陷织物图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：对原始无缺陷织物图像添加人为缺陷特征，建立含有人为缺陷的人为缺陷织物图像；/nS2：通过二维数字滤波器分别对原始无缺陷织物图像和人为缺陷织物图像进行高通滤波；/nS3：随后使用粒子群算法对二维数字滤波器系数进行优化，找到其最优解；所述的粒子群算法优化二维数字滤波器系数的算法为：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法及二维数字滤波的织物缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：对原始无缺陷织物图像添加人为缺陷特征，建立含有人为缺陷的人为缺陷织物图像；
S2：通过二维数字滤波器分别对原始无缺陷织物图像和人为缺陷织物图像进行高通滤波；
S3：随后使用粒子群算法对二维数字滤波器系数进行优化，找到其最优解；所述的粒子群算法优化二维数字滤波器系数的算法为：



其中，表示使目标函数取最小值时的变量值，为取绝对值符号，表
示卷积运算，为高通滤波处理后的人为缺陷织物图像，为二维数字滤波器，为高通
滤波处理后的原始无缺陷织物图像；
S4：对于待检测的任一测试图像，首先使用S2步骤中同样的高通滤波参数进行滤波，其次使用S3步骤中系数优化后二维数字滤波器对测试图像进行滤波处...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小刚，林苏奔，陈景云，伏建友，黄豪驰，邵正鹏，顾王林，
申请(专利权)人：领伟创新智能系统浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33