一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质技术

本发明专利技术公开了一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质，包括：将输入图像均等分块，得到多个相等尺寸的子图像；将位于子图像边缘的分块作为待选纹理背景区域集合，得到待选纹理背景区域的特征向量集合；去除待选纹理背景区域几何中的离群点，将剩余区域作为纹理背景，计算纹理背景特征描述符；遍历图像所有分块，根据与纹理背景的偏差程度生成分块权重图；将输入图像进行双边滤波，得到多通道中心—环绕机制显著性图；将分块权重图与显著性图融合生成缺陷标记图，完成纹理织物瑕疵检测。本发明专利技术在于提高织物瑕疵检测过程中缺陷的检测率，同时，在检测过程中提高织物瑕疵样本库的数量和质量。库的数量和质量。库的数量和质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质


[0001]本专利技术涉及机器视觉领域，特别涉及一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质。

技术介绍

[0002]长期以来，织物瑕疵检测都由人工视觉完成。这种方法具有许多弊端。首先，它的自动化程度极低，人工验布的速度一般在20米/分。其次，人工视觉检测不是一种客观一致的评价方法，它的检测结果受工人疲惫、紧张等主观因素的影响，因而经常会产生误检和漏检。
[0003]织物质量控制是织物生产厂商所面临的最重要也是最基本的问题，其对于降低成本，进而在国际市场竞争中取得优势非常重要，采用无监督检测模式能够在不同的应用场景下实现自动纹理织物瑕疵检测，提高产品的最终质量。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的上述缺点与不足，本专利技术的目的在于提供一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质，本专利技术可以提高织物瑕疵检测过程中缺陷的检测率，同时，在检测过程中提高织物瑕疵样本库的数量和质量。
[0005]本专利技术的目的通过以下技术方案实现：<br/>[0006]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法，其特征在于，包括：将输入图像均等分块，得到多个相等尺寸的子图像；将位于子图像边缘的分块作为待选纹理背景区域集合，得到待选纹理背景区域的特征向量集合；去除待选纹理背景区域几何中的离群点，将剩余区域作为纹理背景，计算纹理背景特征描述符；遍历图像所有分块，根据与纹理背景的偏差程度生成分块权重图；将输入图像进行双边滤波，得到多通道中心—环绕机制显著性图；将分块权重图与显著性图融合生成缺陷标记图，完成纹理织物瑕疵检测。2.根据权利要求1所述的纹理织物瑕疵检测方法，其特征在于，所述将输入图像均等分块，具体为：将输入图像按照一定比例的矩形进行无损及无重叠的截取得到多个子图像，然后对多个子图像按照Z字形排序法排序。3.根据权利要求1所述的纹理织物瑕疵检测方法，其特征在于，所述位于子图像边缘的分块作为待选纹理背景区域集合还包括如下步骤：对子图像求取灰度共生矩阵，进一步得到熵及对比度特征，将两个灰度共生矩阵的上述特征组合成二维特征向量，作为该子图像的特征向量。4.根据权利要求1所述的纹理织物瑕疵检测方法，其特征在于，所述去除待选纹理背景区域几何中的离群点，将剩余区域作为纹理背景，计算纹理背景特征描述符，具体为：将两个最值向量点设为初始聚类点，通过k—means无监督聚类方法将提取的二维特征向量分为两类，将样本数较少的特征簇进行去除，将剩余特征簇的向量均值Fmean作为纹理背景描述符。5.根据权利要求3所述的纹理织物瑕疵检测方法，其特征在于，所述遍历图像所有分块，根据与纹理背景的偏差程度生成分块权重图，具体为：根据每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：王念峰，张世帆，张宪民，韦帅，
申请(专利权)人：佛山技研智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：