一种基于图像处理的纺织品生产缺陷检测方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于图像处理的纺织品生产缺陷检测方法和系统，属于纺织品缺陷检测领域。本申请通过采集表面变形条纹生成点云数据，并通过多频超声探头获取含声波传播时间的穿透性反射信号。对点云数据进行去噪后基于曲率梯度与法向量偏转角定位表面形变候选区；通过超声频段分离提取反射波幅值及时延参数确定内部异常区域。采用迭代最近点算法匹配表面点云坐标与超声传播时间建立法向量偏转角与反射波幅值的特征关联。对表面特征与内部特征依据曲率梯度变化率与幅值衰减率动态分配融合权重生成多模态缺陷分布图。提取几何形状与反射强度参数，与预设缺陷模板匹配实现类型及位置判定，能够适用于多层复合材料结构的厚型纺织品生产缺陷检测。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于纺织品缺陷检测领域，尤其涉及一种基于图像处理的纺织品生产缺陷检测方法和系统。

技术介绍

1、纺织品生产过程中的缺陷检测是保障产品质量的关键环节，随着智能制造技术的发展，自动化检测技术正逐步替代传统人工目检方式。高效、精准的缺陷检测方法能够显著降低生产成本并提升产品良率，对纺织行业智能化升级具有重要意义。

2、现有的检测技术多采用基于可见光图像分析的表面瑕疵识别方法，通过高分辨率相机采集织物表面图像，利用图像处理算法识别纹理异常、污渍或破损等缺陷。此类方法依赖光学成像技术，已广泛应用于纺织品的表面缺陷检测场景。

3、然而，现有技术的方法在对存在多层复合材料结构的厚型纺织品进行生产缺陷检测时，由于可见光无法有效表征材料内部物理特性，无法准确检测内部纤维断裂、层间分离及异物嵌入等缺陷。因此，现有技术的纺织品生产缺陷检测方法，无法适用于存在多层复合材料结构的厚型纺织品生产缺陷检测，缺陷检测准确率较差的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实提供一种基于图像处理的纺织品生产缺陷检测方法、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图像处理的纺织品生产缺陷检测方法，应用于多层复合材料纺织品，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述表面形貌特征和所述内部缺陷特征分别进行各向异性扩散滤波和小波阈值去噪，并根据所述表面曲率梯度变化率与所述反射波幅值衰减率的比值分配融合权重，基于所述关联映射关系将滤波后的所述表面形貌特征和去噪后的所述内部缺陷特征融合为多模态缺陷分布图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联映射关系，将滤波后的所述表面形貌特征和去噪后的所述内部缺陷特征以所述目标融合权重进行特征融合，得到所述多模态缺陷分布图，包括...

【技术特征摘要】

1.一种基于图像处理的纺织品生产缺陷检测方法，应用于多层复合材料纺织品，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述表面形貌特征和所述内部缺陷特征分别进行各向异性扩散滤波和小波阈值去噪，并根据所述表面曲率梯度变化率与所述反射波幅值衰减率的比值分配融合权重，基于所述关联映射关系将滤波后的所述表面形貌特征和去噪后的所述内部缺陷特征融合为多模态缺陷分布图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联映射关系，将滤波后的所述表面形貌特征和去噪后的所述内部缺陷特征以所述目标融合权重进行特征融合，得到所述多模态缺陷分布图，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述表面点云数据进行基于密度分布的噪声点过滤，并提取表面曲率梯度和法向量偏转角度得到表面形变候选区域，对所述超声结构图像数据进行频段分离处理，并提取反射波幅值与信号时延数值得到内部异常信号区域，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过迭代最近点匹配建立表面形貌特征与内部...

【专利技术属性】
技术研发人员：于长海，潘璎子，徐祥，
申请(专利权)人：杭州集美印染有限公司，
类型：发明
国别省市：