条纹布匹瑕疵的检测算法研究

• 作 者: 刘岩岩
• 机 构: 河南理工大学
• 出 处: 河南理工大学
• 发表日期: 2018年12期
• 关键词: 机器视觉

通过机器视觉来检测布匹瑕疵，在纺织工业方面意义重大。布匹种类多种多样，而瑕疵种类更是数不胜数，布匹的质量好坏直接影响着工厂的销售和利润问题。在以往的研究方法中，大多数方法都是针对简单的平纹布匹或者纹理结构有规律的花纹布匹，对于斜纹布匹的检测方法不多。因此，在这样的背景下，本课题以斜纹布匹为检测对象，提出基于检测算子的斜纹布匹瑕疵检测算法和基于颜色模型的斜纹布匹瑕疵检测算法。
　　基于检测算子的斜纹布匹瑕疵检测算法中，布匹瑕疵可以看作是布匹表面的不规则结构。利用布匹图像中瑕疵与正常纹理产生的纹理边缘，将布匹瑕疵作为正常纹理的边缘检测出来。比较几种常见检测算子的特点，利用 Sobel 算子的方向性，分别对斜纹布匹疵点在水平和垂直方向进行增强，计算出 RGB 图像中水平与垂直方向的梯度后进行边缘检测，通过图像融合和二值化完成最终的检测结果。
　　基于颜色模型的斜纹布匹瑕疵检测方法，可以将布匹中的瑕疵进行分步检测。先用指定的两幅无瑕疵布匹图像获得一幅标准图像，接着根据检测图像与标准图像 RGB 三通道平均值的偏差程度，用阈值分割的方法确定深色瑕疵，然后将 RGB图像转化为HSI图像，根据检测图像与标准图像H通道的偏离程度确定浅色瑕疵，最后用 8 邻域判断方法消除噪声点后，获得最终的瑕疵图像。该方法直接对 RGB图像操作，很好的克服了在灰度图处理过程中出现的缺少对颜色色彩和饱和度考虑的缺点，减小了由于色彩造成的一些误差。
　　为验证所提算法的准确性，对大量图片进行实验。实验结果表明，两种算法在检测不同形状，大小和方位的瑕疵具有良好的检测效果，并且这两种检测方法速度快，准确率高。