【技术实现步骤摘要】
织物疵点的检测方法和系统
[0001]本专利技术涉及数字图像处理及缺陷检测
，具体涉及一种织物疵点的检测方法和系统，尤其涉及一种基于周期分割和模板减法的格子布色织物的疵点检测方法和系统。
技术介绍
[0002]随着数字图像处理技术的快速发展，计算机视觉技术已在工业瑕疵检测领域广泛应用。近些年模式识别、人工智能和图像处理等应用理论和技术得到大力发展，二维傅里叶变换、小波变换、人工神经网络和贝叶斯模型分类等算法被应用至织物的纹理表征与疵点识别，然而多数的现有算法只针对于白坯布，对于具有花纹周期的格子布色织物的适用仍具有难度，仍处于实验探索阶段。
[0003]格子布具有两种或以上色彩的纱线交织而成，底层的纱线染色情况以及交织部分的结合密度的稀疏情况都会影响呈现出的织物纹理与色彩均匀情况。
[0004]由此可见，为了能够建成相关系统并适用于工业实际生产，能否基于现有技术中的不足，提供一种改进的织物疵点的检测技术，有效解决现有的检测技术中无法检测具有花纹周期的格子布色织物的疵点的问题，实现质量稳定、检测准确、节约...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种织物疵点的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：周期匹配步骤，采集制作多张织物的检测图像，基于直方图匹配法检测织物的花纹的位置周期，获得检测图像的纵向周期位置的匹配结果；变换滤波步骤，通过二维离散傅里叶变换将检测图像转换至频域，经过滤波器过滤操作分离高频噪声对检测图像的干扰，以减弱织物纹理的规律性特征；分块去边步骤，按照所述匹配结果，对检测图像的周期单元区域进行分块与去边，划分出检测图像的单元格；提取滤波步骤，对于所述单元格内的纹理周期进行提取与均值滤波操作，进一步优化噪声干扰；特征提取步骤，按所述单元格自动生成均值模板，以检测图像与均值模板作减法差值运算，提取疵点特征的信息情况；分割二值步骤，采用最大熵阈值分割法对所述减法差值运算的结果进行二值化操作，以增强疵点特征的信息情况；形态处理步骤，对疵点特征进行形态学操作处理以整合疵点信息，并除去部分噪点的干扰情况后得到疵点特征图像；轮廓识别步骤，通过连通域轮廓识别法检测经所述疵点特征图像，确定疵点的轮廓大小以及所在位置，作为疵点检测结果在检测图像上输出。2.根据权利要求1所述的织物疵点的检测方法，其特征在于，在周期匹配步骤中，以直方图相关性系数作为匹配依据来基于直方图匹配法检测织物的花纹的位置周期。3.根据权利要求1所述的织物疵点的检测方法，其特征在于，在变换滤波步骤中，滤波器为高斯低通滤波器。4.根据权利要求1所述的织物疵点的检测方法，其特征在于，在提取滤波步骤中，采用自相关函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：于海燕，李辰一，王生泽，李姝佳，王永兴，孙志宏，单鸿波，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：
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