一种印花机织物密度自动测定方法技术

本发明专利技术公开了一种印花机织物密度自动测定方法，包括如下步骤：(1)机织物样本图像预处理；(2)图像经纬方向校正；(3)印花图案所在区域分割；(4)印花区域织物纹理复原：当完成印花区域标记后，默认为该区域为待修复区域，即滤除印花纹理，复原出织物组织纹理；利用周边信息迭代补全的思路，完成组织纹理的修补；(5)基于优化的组织纹理小波变换：对印花区域纹理复原后，将图像转换到频率域，并对纱线位置进行定位,在此基础上进行密度统计和测量；(6)机织物密度换算。本发明专利技术有效降低机织物表面非规则纹样、印花等干扰，利用提出的纹样滤除算法，实现印花织物向纯色织物的虚拟转变，从而实现机织物密度的自动测定。织物密度的自动测定。织物密度的自动测定。

【技术实现步骤摘要】
一种印花机织物密度自动测定方法


[0001]本专利技术属于织物检测领域，具体涉及了一种印花机织物密度自动测定方法。

技术介绍

[0002]机织物一般由存在交叉关系的经纬纱线交织而成，其密度影响到面料的拉伸、耐磨、手感等性能，是服装、家纺、配饰等产品选料中重要考评指标之一。机织物密度是指在无褶皱和无张力条件下，单位长度所含有的经纱根数与纬纱根数，按照经纬方向又分为经密和纬密。常见的测试方法包括1)纱线分解法，即对规定长度内纱线进行逐个拆散，统计纱线根数，适用于所有机织物，尤其是复杂组织或表面含有印花且不易肉眼识别的织物；2)织物分析镜法，常用于高密织物；3)移动式织物密度镜法等。上述方法一般统称为人工计数法。
[0003]目前，检测部分多依据相关检测标准，如GB/T 4668
‑
1995(机织物密度的测定)、ISO 7211
‑
2:1984(纺织品机织物结构分析方法第二部分：单位长度纱线根数的测定)等。该类标准中规定由检测人员对单位长度内的纱线根数进行计数。随着机器视觉技术的不断发展，图像分析技术逐步应用到机织物密度检测当中。已有相关研究对纯色机织物密度进行研究，利用空间域或频率域特征对织物密度特征进行提取，统计并测定经、纬密度，但对于印花干扰下的机织物，该类算法容易出现误判，因此亟需解决表面花型对组织纹理的干扰问题。
[0004]图像分析技术应用于织物密度自动测定研究，主要分为基于空间域和频率域两大类。理想状态下，纯色常规组织的机织物，其经纬纱线呈现规则周期性纹理效果，但由于表观性状的差异、图像采集噪声的混杂等，一定程度上干扰了纹理信息的准确提取。织物密度测定常用的方法包括空域下的灰度投影、灰度共生矩阵、模板匹配等方法，在频域下傅里叶变换、小波变换等方式，获取织物纱线纹理信息。变化组织、表面花型等不同程度地干扰经纬纱线的准确定位，算法的鲁棒性和覆盖面有待提升。
[0005]底部透光采集图像并结合图像阈值分割法，利用特定的照明确定灰度分割阈值、对局部花型或大区域花型进行色彩分割，利用分区思想综合分析和定位纱线位置是可行的方式。现有技术中提出将颜色转换至Lab色彩空间，对L分量进行基于傅里叶变换双面图像融合，降低色彩的干扰。除了在算法上分离纱线、干扰信息外，另一条途径是图像采集环节，利用适合的硬件设备，滤除色彩。算法的鲁棒性对于纱线定位尤为关键，要求算法解析具备较高的精度和有效性。若算法分辨性有弱小偏差，对判定的结果不能产生判定误差，如抗噪性。两大类处理方式中，空间域处理，时间上有一定的优势，但是在抗噪性、纹理规律提取方面，尚有不足；频率域处理，能够有效提取纹理规律特征，但合适的滤波函数及尺度控制存在一定的适配难度，且由于算法的复杂性，时间代价稍大。总体上，两类方式处理，在剔除局部图案、纹理的干扰效能方面，均有待提升。
[0006]在参数的设定中，“盲测”状态下，系统对来样是未知的，算法中涉及的分割阈值、尺度变化率、波形位移、峰值点判定等摄动下，对评定结果的影响需要慎重对待，尤其是高密度织物，弱小偏差，其结果变化差距大。现有技术中基于学习的自动检测方法，在商用设
备研发中可以采取，以提高算法的稳定性，是今后鲁棒性增强的有效手段途径之一。总体而言，图像处理方式较人工计数，极大地压缩了检测时间。但在商用检测中，对于批量化检测或在线检测，对当前算法时间损耗提出了一定的需求。算法的复杂度决定了耗时长短，因此，在兼具算法覆盖面、鲁棒性的基础上，时间损耗也需要同步考虑，才能为今后标准制定、通用检测设备提供推广的可能性。
[0007]综上所述，现有技术在对花型干扰下的机织物密度检测存在困难。织物表观的颜色、花型纹理、色织效果多变，极大地增加了纱线纹理的析出和定位。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提供一种印花机织物密度自动测定方法，有效降低机织物表面非规则纹样、印花等干扰，利用提出的纹样滤除算法，实现印花织物向纯色织物的虚拟转变，从而实现机织物密度的自动测定。
[0009]为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：
[0010]一种印花机织物密度自动测定方法，其特征在于包括如下步骤：
[0011](1)机织物样本图像预处理：对采集的织物试样图像进行灰度化、降噪、亮度均衡化处理；
[0012](2)图像经纬方向校正：此处采用Hough直线检测，计算倾斜角后进行逆变换；
[0013](3)印花图案所在区域分割：为了自动寻找图案位置，采用最大类间方差法将图像处理为二值图像，将图案和纹理边界分离出来；
[0014](4)印花区域织物纹理复原：当完成印花区域标记后，默认为该区域为待修复区域，即滤除印花纹理，复原出织物组织纹理；利用周边信息迭代补全的思路，完成组织纹理的修补；
[0015](5)基于优化的组织纹理小波变换：对印花区域纹理复原后，将图像转换到频率域，并对纱线位置进行定位,在此基础上进行密度统计和测量；Morlet小波具有良好的线性分离度，结合机织物纹理特性，此处计算图像信息总方差，确定最优小波尺度；
[0016](6)机织物密度换算：依据成像物理长度和分解得到的纱线根数，计算100内纱线数量，得出机织物经密和纬密；
[0017]优选后，所述步骤(1)图像灰度化处理采用如下公式进行变换：
[0018]G＝0.3R+0.59G+0.11B(1)
[0019]式(1)中，G为灰度值，R、G、B分别为彩色图像的三通道值，经转换后，得到试样的灰度图像。
[0020]优选后，所述步骤(1)图像降噪处理，采用中值滤波方式对灰度图进行降噪，中值滤波窗口设置为3pixel
×
3pixel，逐点进行该点周围8个相邻像素点的均值，用于替换该点像素值。
[0021]优选后，所述步骤(1)降噪后的图像进行均衡化处理：假定降噪后的图像大小为Mpixel
×
Npixel，对其进行光照均衡化处理，增强动态范围偏小的亮度对比，将原始图直方图变换为相对均匀的分布形式，变换公式为：
[0022][0023]式(2)t
k
为至第k级灰度的累计概率，n
i
为第i级的像素数量，p为概率值；此时计算出图像的积累直方图各项概率值；对各级累计概率进行取整扩展计算，计算形式为：
[0024][0025]式(3)中t
′
k
为t
k
向上取整后的变换值，然后调整对应关系，将小于t
k
的原始级所含像数归入到新项中，由此对图像进行均衡化处理。
[0026]优选后，所述步骤(2)Hough直线检测：首先利用小波变换，将图像从空间域变换到频率域，分解为水平信号和垂直信号；其次，利用Hough检测处图像中的直线，获得直线端点和倾斜角；计算原点到直线的最短距离，计算公式如下：
[0027]ρ＝xcosθ+ysinθ(4)
[0028]式(4)中，ρ为计算距本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种印花机织物密度自动测定方法，其特征在于包括如下步骤：(1)机织物样本图像预处理：对采集的织物试样图像进行灰度化、降噪、亮度均衡化处理；(2)图像经纬方向校正：此处采用Hough直线检测，计算倾斜角后进行逆变换；(3)印花图案所在区域分割：为了自动寻找图案位置，采用最大类间方差法将图像处理为二值图像，将图案和纹理边界分离出来；(4)印花区域织物纹理复原：当完成印花区域标记后，默认为该区域为待修复区域，即滤除印花纹理，复原出织物组织纹理；利用周边信息迭代补全的思路，完成组织纹理的修补；(5)基于优化的组织纹理小波变换：对印花区域纹理复原后，将图像转换到频率域，并对纱线位置进行定位,在此基础上进行密度统计和测量；Morlet小波具有良好的线性分离度，结合机织物纹理特性，此处计算图像信息总方差，确定最优小波尺度；(6)机织物密度换算：依据成像物理长度和分解得到的纱线根数，计算100内纱线数量，得出机织物经密和纬密。2.根据权利要求1所述的一种印花机织物密度自动测定方法，其特征在于：所述步骤(1)图像灰度化处理采用如下公式进行变换：G＝0.3R+0.59G+0.11B(1)式(1)中，G为灰度值，R、G、B分别为彩色图像的三通道值，经转换后，得到试样的灰度图像。3.根据权利要求1所述的一种印花机织物密度自动测定方法，其特征在于：所述步骤(1)图像降噪处理，采用中值滤波方式对灰度图进行降噪，中值滤波窗口设置为3pixel
×
3pixel，逐点进行该点周围8个相邻像素点的均值，用于替换该点像素值。4.根据权利要求3所述的一种印花机织物密度自动测定方法，其特征在于：所述步骤(1)降噪后的图像进行均衡化处理：假定降噪后的图像大小为Mpixel
×
Npixel，对其进行光照均衡化处理，增强动态范围偏小的亮度对比，将原始图直方图变换为相对均匀的分布形式，变换公式为：式(2)t
k
为至第k级灰度的累计概率，n
i
为第i级的像素数量，p为概率值；此时计算出图像的积累直方图各项概率值；对各级累计概率进行取整扩展计算，计算形式为：式(3)中t
′
k
为t
k
向上取整后的变换值，然后调整对应关系，将小于t
k
的原始级所含像数归入到新项中，由此对图像进行均衡化处理。5.根据权利要求1所述的一种印花机织物密度自动测定方法，其特征在于：所述步骤(2)Hough直线检测：首先利用小波变换，将图像从空间域变换到频率域，分解为水平信号和垂直信号；其次，利用Hough检测处图像中的直线，获得直线端点和倾斜角；计算原点到直线的最短距离，计算公式如下：
ρ＝xcosθ+ysinθ(4)式(4)中，ρ为计算距离值，θ为ρ与X轴的夹角，x、y分别为X、Y轴映射值；若干直线计算出与原点的ρ值近似，则判定θ均值为该类直线为经向或纬向倾斜角；对图像整体角度进行逆向旋转，实现图像经或纬方向的矫正。6.根据权利要求1所述的一种印花机织物密度自动测定方法，其特征在于：所述步骤(3)印花图案所在区域分割：首先自动寻找到图案，并对其进行标...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐平华，熊枫情，倪嘉陆，韦秋菊，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：