【技术实现步骤摘要】
用于纺织布料质检的面料缺陷分析识别方法
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种用于纺织布料质检的面料缺陷分析识别方法。
技术介绍
[0002]纺织布料在产出后需对布料的成品质量进行评定和筛选，以便于分析布料的处理方法和后续用途。纺织布料的缺陷有破洞、脏污、纱结等，由于纱结的成因是纺织机械在加工时经纱或纬纱断掉又重新连接而成，布料成品表面会出现结状缺陷。对纱结缺陷的分析有助于面料质量评定的同时，又能对加工过程中纺织机械生产期间的差错进行校正。
[0003]目前大多通过传统人力检测识别面料缺陷，容易造成错检、漏检，且主观性强，检测效率低。随着大数据的发展，面料缺陷检测也逐渐出现利用数据处理的方法对面料图像进行分析，来识别面料缺陷的方法，例如通过灰度共生矩阵获取面料图像的纹理，再对比不同面料的纹理识别面料缺陷；还有利用网络训练的方法识别面料缺陷。但是通过灰度共生矩阵获取纹理识别面料缺陷的方法利用的数据比较单一，不能保证面料缺陷识别的准确度；而网络训练识别面料缺陷的方法所需数据量巨大，实现难度高，成本也高。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.用于纺织布料质检的面料缺陷分析识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集纺织布料的表面图像，并通过边缘检测获取表面图像的边缘图像，所述边缘图像中包括强边缘点和弱边缘点；任意选取一个强边缘点作为纱结点；以所述边缘图像中每个像素点作为中心点构建窗口，利用局部二值模式获取每个窗口的特征值，进而组成特征图像；以任意一个像素点作为目标点，与纱结点组成点对，计算目标点的特征值与纱结点的特征值之间的汉明距离作为对应点对的第一打结差异性；将所述特征图像分割为多个预设尺寸的子区域，由每个子区域内所有目标点的特征值组成特征矩阵，获取目标点所在子区域的特征矩阵和纱结点所在子区域的特征矩阵之间的差异作为对应点对的第二打结差异性；根据所述第一打结差异性和所述第二打结差异性获取对应点对的综合差异性；以每个目标点为中心点获取邻域区域，基于邻域区域内所有像素点生成的灰度共生矩阵获取对应目标点的非均匀度；以目标点的非均匀度和纱结点的非均匀度的差值作为对应点对的非均匀度差异；获取每个点对的综合差异性和非均匀度差异构成的二元组，由所有点对的二元组组成一个差异序列，对差异序列进行经验模态分解以及希尔伯特
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黄变换得到对应的频率
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能量序列，计算所述频率
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能量序列中每两个元素的自相关性，基于所述自相关性对所有目标点进行分类，识别出纱结缺陷。2.根据权利要求1所述的用于纺织布料质检的面料缺陷分析识别方法，其特征在于，所述边缘图像的获取方法为：获取表面图像的灰度图像，通过canny算子利用双阈值检测对灰度图像进行边缘检测，得到强边缘线点和弱边缘点，将强边缘点的灰度值替换为第一灰度值，其余像素点的灰度值替换为第二灰度值，得到二值图像，即为所述边缘图像。3.根据权利要求1所述的用于纺织布料质检的面料缺陷分析识别方法，其特征在于，所述特征图像的获取方法为：比较窗口内每个像素点的像素值与中心点的像素值的大小，当大于或者等于中心点的像素值时，将对应位置的像素点标记为1，否则标记为0，按照顺时针方向或者逆时针方向将所有标记值排列为...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵海军，杨家俊，于倩，
申请(专利权)人：南通世森布业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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