一种床单表面纺织缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，涉及一种床单表面纺织缺陷检测方法，包括：获取布匹图像的灰度图像，将灰度图像分块得到多个图像块；根据每个图像块中的纹理方向得到每个图像块的延伸方向，根据每个图像块的延伸方向，以及延伸方向上图像块的延伸方向得到确定出每个图像块对应的所有延伸图像块；根据每个图像块中的纹理方向,以及每个图像块对应的所有延伸图像块中的纹理方向，得到每个图像块对应的纹理方向序列；利用得到的所有图像块对应的纹理方向序列获取灰度图像中的纹理混乱度；根据灰度图像中的纹理混乱度得到布匹纹理的异常程度，根据布匹纹理的异常程度判断布匹表面是否存在缺陷。本发明专利技术提高了布匹缺陷检测的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种床单表面纺织缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种床单表面纺织缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]床单，床上纺织品之一，是由织造好的布匹进行染色后形成，在布匹织造生产中，对于其纹理优劣检测是重要的一个环节，在布匹纺织过程中，由于张力的原因，会使得纺织机走线偏移，从而导致布匹表面的纹理发生变化，影响布匹的质量，进而床单的质量，所以在对布匹缺陷进行检测时，应对布匹的纹理特征进行检测。
[0003]在现有布匹纹理缺陷的自动化检测中，往往利用传统的阈值分割方法，对布匹纹理进行检测，但是在检测时，会受布匹上冗余线条或污渍的影响，造成相邻纹理分割不清晰，或是在纹理间隔内分割出许多噪声纹理，导致布匹的缺陷区域和正常区域误分，对布匹缺陷纹理的检测结果造成很大影响，导致布匹表面缺陷检测结果不准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种床单表面纺织缺陷检测方法，以解决现有的布匹表面缺陷检测结果不准确的问题。
[0005]本专利技术的一种床单表面纺织缺陷检测方法，采用如下技术方案：获取布匹图像的灰度图像，将灰度图像分块得到多个图像块；根据每个图像块中的纹理方向得到每个图像块的延伸方向，根据每个图像块的延伸方向，以及延伸方向上图像块的延伸方向得到每个图像块对应的所有延伸图像块；根据每个图像块中的纹理方向,以及每个图像块对应的所有延伸图像块中的纹理方向，得到每个图像块对应的纹理方向序列；利用得到的所有图像块对应的纹理方向序列获取灰度图像中的纹理混乱度；根据灰度图像中的纹理混乱度得到布匹纹理的异常程度，根据布匹纹理的异常程度判断布匹表面是否存在缺陷。
[0006]进一步的，每个图像块中的纹理方向是按如下方法确定的：获取每个图像块在多个不同方向上的灰度游程矩阵；将每个图像块在每个方向上的灰度游程矩阵中的最大灰度游程，作为每个图像块在每个方向对应的最大灰度游程；获取每个图像块在所有方向对应的最大灰度游程中的最大值，将该最大值作为该图像块的最大灰度游程；将每个图像块的最大灰度游程对应的方向作为对应图像块中的纹理方向。
[0007]进一步的，获取灰度图像中的纹理混乱度的方法是：将所有图像块对应的纹理方向序列中的所有角度，按照对应的图像块或延伸图像块所在位置进行排列得到角度序列矩阵；类比灰度图像获取灰度共生矩阵的过程，获取角度序列矩阵对应的角度序列偏向
矩阵；将角度序列偏向矩阵中的每列中，每两个相邻的数据组成的数据对作为角度对；根据每个角度对中的角度之间差值的平方，以及每个角度对在角度序列偏向矩阵中出现的概率得到灰度图像中的纹理混乱度。
[0008]进一步的，判断布匹表面是否存在缺陷的方法是：设置异常程度阈值；当布匹纹理的异常程度大于异常程度阈值时，该布匹表面存在缺陷；当布匹纹理的异常程度小于或等于异常程度阈值时，该布匹表面不存在缺陷。
[0009]进一步的，得到每个图像块对应的所有延伸图像块的方法是：根据每个图像块的延伸方向进行延伸，得到每个图像块对应的第一延伸图像块；获取第一延伸图像块的延伸方向，根据第一延伸图像块的延伸方向获取第二延伸图像块，以此类推，直至延伸至灰度图像的边缘，将延伸的过程中得到的所有延伸图像块，作为该图像块对应的所有延伸图像块。
[0010]进一步的，得到每个图像块对应的纹理方向序列的方法是：将每个图像块中的纹理方向，和该图像块对应的每个延伸图像块中的纹理方向进行排序得到每个图像块对应的纹理方向序列，其中，每个图像块中的纹理方向为该图像块对应的纹理方向序列中的第一个值。
[0011]进一步的，布匹纹理的异常程度是按如下方法确定的：对灰度图像中的纹理混乱度进行反比例归一化得到反比例归一化后的值；利用数值1减去反比例归一化后的值得到布匹纹理的异常程度。
[0012]进一步的，根据每个图像块中的纹理方向所属的预设方向阈值范围确定出每个图像块的延伸方向。
[0013]本专利技术的有益效果是：本专利技术首先对布匹图像的灰度图像划分了图像块，计算了每个图像块中的纹理方向，并根据每个图像块中的纹理方向进行延伸，得到了每个图像块对应的延伸图像块，该步骤对纹理进行了精细的划分，对纹理进行延伸的过程，一定程度上避免了噪声纹理和污渍纹理的干扰，通过图像块的延伸能够更加准确的得到每条纹理，使得所得的每个图像块对应的纹理方向序列更加准确；因此，利用每个图像块对应的纹理方向序列所得灰度图像中的纹理混乱度更准确，进而使得利用灰度图像中的纹理混乱度判断所得的布匹的异常程度更加准确。
附图说明
[0014]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，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地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1为本专利技术的一种床单表面纺织缺陷检测方法的实施例的流程图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]本专利技术的一种床单表面纺织缺陷检测方法的实施例，如图1所示，包括：S1、获取布匹图像的灰度图像，将灰度图像分块得到多个图像块。
[0018]在床单布匹纺织完成后，使用传送带进行运输，所以在采集布匹图像时，在布匹传送带的固定位置，架设CCD相机采集布匹图像，对布匹图像语义分割，对语义分割后的图像进行灰度化得到灰度图像，其中，相机采集布匹图像时，需要避免采集的布匹图像重合太多或太少，否则会存在重复检测太多或是漏检的情况。
[0019]优选的，将灰度图像分块得到多个图像块的具体步骤为：将灰度图像分为大小的图像块，其中，根据床单布匹样图可知，布匹相邻纹理之间的距离为b，纹理区域的宽度为,则图像块的大小需满足保证每个图像块中至少包含一条纹理，最多则包含两条纹理，便于根据图像块中纹理的方向对图像块进行延伸。
[0020]S2、根据每个图像块中的纹理方向得到每个图像块的延伸方向，根据每个图像块的延伸方向，以及延伸方向上图像块的延伸方向得到每个图像块对应的所有延伸图像块。
[0021]优选的，获取每个图像块中的纹理方向的具体步骤为：获取每个图像块在多个不同方向上的灰度游程矩阵；将每个图像块在每个方向上的灰度游程矩阵中的最大灰度游程，作为每个图像块在每个方向对应的最大灰度游程；获取每个图像块在所有方向对应的最大灰度游程中的最大值，将该最大值作为该图像块的最大灰度游程；将每个图像块的最大灰度游程对应的方向作为对应图像块中的纹理方向。
[0022]获取每个图像块在多个不同方向上的灰度游程矩阵，优选的，多个方向分别为0
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种床单表面纺织缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取布匹图像的灰度图像，将灰度图像分块得到多个图像块；根据每个图像块中的纹理方向得到每个图像块的延伸方向，根据每个图像块的延伸方向，以及延伸方向上图像块的延伸方向得到每个图像块对应的所有延伸图像块；根据每个图像块中的纹理方向,以及每个图像块对应的所有延伸图像块中的纹理方向，得到每个图像块对应的纹理方向序列；利用所有图像块对应的纹理方向序列获取灰度图像中的纹理混乱度；根据灰度图像中的纹理混乱度得到布匹纹理的异常程度，根据布匹纹理的异常程度判断布匹表面是否存在缺陷。2.根据权利要求1所述的一种床单表面纺织缺陷检测方法，其特征在于，每个图像块中的纹理方向是按如下方法确定的：获取每个图像块在多个不同方向上的灰度游程矩阵；将每个图像块在每个方向上的灰度游程矩阵中的最大灰度游程，作为每个图像块在每个方向对应的最大灰度游程；获取每个图像块在所有方向对应的最大灰度游程中的最大值，将该最大值作为该图像块的最大灰度游程；将每个图像块的最大灰度游程对应的方向作为对应图像块中的纹理方向。3.根据权利要求1所述的一种床单表面纺织缺陷检测方法，其特征在于，获取灰度图像中的纹理混乱度的方法是：将所有图像块对应的纹理方向序列中的所有角度，按照对应的图像块或延伸图像块所在位置进行排列得到角度序列矩阵；类比灰度图像获取灰度共生矩阵的过程，获取角度序列矩阵对应的角度序列偏向矩阵；将角度序列偏向矩阵中的每列中，每两个相邻的数据组成的数据对作为角度对；根据每个角度对中的角度之间差值的平方，以及每个角度对在角度序...

【专利技术属性】
技术研发人员：林汉凯，
申请(专利权)人：深圳市富安娜艺术家居有限公司，
类型：发明
国别省市：