一种纺织印花缺陷的检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种纺织印花缺陷的检测方法及系统，该方法获取待检测纺织品表面的印花区域图像的印花灰度图像和对应的印花模板图像的模板灰度图像；对印花灰度图像和模板灰度图像进行模板匹配，得到多个异常匹配区域，分别获取异常匹配区域和模板区域的最小外接矩形的频谱图，根据幅值差异程度确定当前异常匹配区域的异常原因；基于异常原因对应获取每个异常匹配区域的灰度变换参数，利用灰度变换参数得到优化异常匹配区域，根据优化异常匹配区域和对应模板区域的频谱图高频能量的差异，检测缺陷。本方案提高了纺织印花的缺陷检测的准确性。纺织印花的缺陷检测的准确性。纺织印花的缺陷检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种纺织印花缺陷的检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种纺织印花缺陷的检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着工业化进程加快，纺织行业也在蓬勃发展，越来越多的纺织工艺日趋完善。其中纺织印花即是在织物预定面积上进行局限染色的过程，而印花过程中会有各种各样的缺陷产生，通常利用计算机视觉中的模板匹配算法对其进行检测。
[0003]传统方法多采用模板匹配算法对纺织品的印花部位进行缺陷检测，通过其灰度分布表现与已知模板的匹配程度来判断印花部位是否有缺陷产生。但在缺陷检测过程中，由于光照因素，可能导致光斑出现而使部分印花部位灰度表现发生较大变化，其可能是正常部位出现光斑而导致的匹配异常，也有可能是光斑照射到缺陷位置使其整体灰度增大，同时还有可能出现光斑照射恰巧使缺陷部位与正常部位差异不大，这些都会导致模板匹配结果出现错误判断，从而导致部分印花缺陷判断发生错误。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种纺织印花缺陷的检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术实施例中提供了一种纺织印花缺陷的检测方法，该方法包括以下步骤：获取待检测纺织品表面的印花区域图像和对应的印花模板图像，并通过灰度化处理分别得到印花灰度图像和模板灰度图像；利用模板灰度图像对印花灰度图像进行模板匹配，得到印花灰度图像中每个像素点的匹配程度，根据匹配程度得到印花灰度图像中的多个异常匹配区域；提取当前异常匹配区域在模板灰度图像中对应的模板区域，分别获取当前异常匹配区域和模板区域的最小外接矩形，以得到当前异常区域的频谱图和模板区域的模板频谱图；根据频谱图和模板频谱图中相同位置的幅值差异程度计算幅值差异程度，根据幅值差异程度确定当前异常匹配区域的异常原因；基于异常原因对应获取每个异常匹配区域的灰度变换参数，利用灰度变换参数对异常匹配区域中的灰度值进行更新，得到优化异常匹配区域；分别获取优化异常匹配区域的第一频谱图高频能量和对应模板区域的第二频谱图高频能量，当第一频谱图高频能量和第二频谱图高频能量的比值不满足比值阈值时，确认对应异常匹配区域存在缺陷。
[0005]进一步的，所述根据匹配程度得到印花灰度图像中的多个异常匹配区域的方法，包括：当匹配程度大于匹配程度阈值时，确认对应像素点为匹配异常点；根据匹配异常点得到多个异常匹配区域。
[0006]进一步的，所述根据幅值差异程度确定当前异常匹配区域的异常原因的方法，包
括：计算频谱图中第j个像素点的幅值与对应在模板频谱图中的标准幅值之间的幅值差值，以幅值差值为分子、标准幅值为分母得到对应的比值，作为第j个像素点的幅值差异程度，根据每个像素点的幅值差异程度计算幅值差异程度的方差；当幅值差异程度的方差小于方差阈值时，确认当前异常匹配区域的异常原因为光照影响；当幅值差异程度的方差大于或等于方差阈值时，确认当前异常匹配区域的异常原因为疑似存在缺陷。
[0007]进一步的，所述基于异常原因对应获取每个异常匹配区域的灰度变换参数的方法，包括：当异常原因为光照影响时，计算异常匹配区域中每个像素点的灰度值与其模板区域中对应位置的标准灰度值的灰度差值，计算灰度差值的均值作为对应异常匹配区域的灰度变换参数；当异常原因为疑似存在缺陷时，获取异常匹配区域中每个像素点的灰度差值的绝对值，以灰度差值的绝对值为分子、对应的灰度差值为分母得到对应的比值，计算比值的均值作为对应异常匹配区域的整体差异程度，根据整体差异程度获取灰度变换参数。
[0008]进一步的，所述利用灰度变换参数对异常匹配区域中的灰度值进行更新的方法，包括：将异常匹配区域中每个像素点的灰度值减去对应的灰度变换参数，得到新灰度值。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种纺织印花缺陷的检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
[0010]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：通过传统模板匹配算法分析印花缺陷部位，因为灰度表现间的差异，其不仅能得到印花缺陷部位，同时一些由于获取图像时的光照影响而导致的图像局部灰度表现发生的变化也会被检测出来；本方案利用模板匹配先行提取出匹配异常区域，再利用傅里叶变换通过频谱图表现来分析异常区域的灰度变化关系，进而确定其是否为实际缺陷部位，同时利用频谱比对提取可能的光斑导致的未检测到的缺陷，进而能够准确检测出印花缺陷位置。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0012]图1为本专利技术一个实施例提供的一种纺织印花缺陷的检测方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0013]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种纺织印花缺陷的检测方法及系统，其具体
实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0014]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0015]本专利技术所针对的具体场景为：在利用计算机视觉对纺织品表面印花部位进行缺陷检测时，由于图像获取时光源的不稳定性，其可能导致部分区域出现光斑进而使实际未出现缺陷的部位在模板匹配中被认定为印花缺陷。本专利技术利用模板匹配先行提取异常区域，再对异常区域进行傅里叶变换，通过频谱图与模板频谱图进行比对，判断其是否为光照影响区域，据此提取出实际的缺陷部位。
[0016]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种纺织印花缺陷的检测方法及系统的具体方案。
[0017]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种纺织印花缺陷的检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：步骤S001，获取待检测纺织品表面的印花区域图像和对应的印花模板图像，并通过灰度化处理分别得到印花灰度图像和模板灰度图像。
[0018]具体的，对于纺织品印花部位，其图案通常周期性循环出现，则其会有一个固定的模板适用于每块非周期的单独印花部位。通过计算机视觉进行检测时，采集获取待检测纺织品表面的印花区域图像以及对应的印花模板图像，对印花区域图像及印花模板图像进行灰度化处理，分别对应得到印花灰度图像和模板灰度图像。
[0019]需要说明的是，灰度化处理为公知技术，本方案不再赘述。
[0020]步骤S002，利用模板灰度图像对印花灰度图像进行模板匹配，得到印花灰度图像中每个像素点的匹配程度，根据匹配程度得到印花灰度图像中的多个异常匹配区域；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纺织印花缺陷的检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测纺织品表面的印花区域图像和对应的印花模板图像，并通过灰度化处理分别得到印花灰度图像和模板灰度图像；利用模板灰度图像对印花灰度图像进行模板匹配，得到印花灰度图像中每个像素点的匹配程度，根据匹配程度得到印花灰度图像中的多个异常匹配区域；提取当前异常匹配区域在模板灰度图像中对应的模板区域，分别获取当前异常匹配区域和模板区域的最小外接矩形，以得到当前异常区域的频谱图和模板区域的模板频谱图；根据频谱图和模板频谱图中相同位置的幅值差异程度计算幅值差异程度，根据幅值差异程度确定当前异常匹配区域的异常原因；基于异常原因对应获取每个异常匹配区域的灰度变换参数，利用灰度变换参数对异常匹配区域中的灰度值进行更新，得到优化异常匹配区域；分别获取优化异常匹配区域的第一频谱图高频能量和对应模板区域的第二频谱图高频能量，当第一频谱图高频能量和第二频谱图高频能量的比值不满足比值阈值时，确认对应异常匹配区域存在缺陷。2.如权利要求1所述的一种纺织印花缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据匹配程度得到印花灰度图像中的多个异常匹配区域的方法，包括：当匹配程度大于匹配程度阈值时，确认对应像素点为匹配异常点；根据匹配异常点得到多个异常匹配区域。3.如权利要求1所述的一种纺织印花缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据幅值差异程度确定当前异常匹配区域的异常原因的方法，包括：计算频谱图中第j个像素点的幅值与对应在模板频谱图中的标准幅值之...

【专利技术属性】
技术研发人员：王奔濠，
申请(专利权)人：南通市通州区顺行纺织有限公司，
类型：发明
国别省市：