高斯混合模型在印花织物疵点检测中的应用

为了实现印花织物疵点的自动检测,提出了一种基于改进的高斯混合模型的疵点检测方法。该方法针对传统高斯混合背景模型应用于疵点检测中所出现的精度不高的问题,充分利用印花织物图像像素间具有很强相关性的特点,引入自适应分块建模的思想来实现印花织物疵点的检测。实验结果表明,使用该方法进行疵点检测,正确率可以达到94%。不仅如此,该方法还能有效处理检测过程中所出现的光照不均和噪声等问题,是一种非常适合于对印花织物进行疵点检测的方法。     

基于纹理滤波与局部熵的织物疵点检测

针对织物疵点检测中织物纹理常被误认为噪声而给疵点自动检测造成很大干扰的问题,以织物纹理和疵点频谱的不同分布为依据,提出了一种结合纹理滤波和局部熵的织物疵点检测方法。通过频域滤波降低织物纹理的干扰,然后再结合局部熵与领域操作实现疵点的自动检测,并提取相关特征参数。     

基于图像处理的织物疵点检测系统硬件设计

主要研究图像处理方法以及对织物疵点的自动检测设计。织物疵点检测系统的图像获取由硬件部分实现,硬件部分的组成主要有:照明环节、CCD摄像机、布匹传动机构和疵点检测处理分析系统等几部分。探索由图像采集卡以及工业计算机识别和处理织物疵点图像,把识别的结果存档并生成各种信息统计报表,达到在生产线的实时监控。最终从疵点检测的具体过程分析入手,提出了机器视觉系统来实现织物疵点自动化检测的方案。     

纹理织物疵点窗口跳步形态学法检测

针对纹理织物疵点自动检测时因生产速度快造成的织物抖动以及检测速度难以匹配问题,提出窗口跳步形态学法纹理织物疵点检测算法。使用该算法对图像进行窗口分割及预处理后,首先对纹理织物图像的纹理特征进行分析,然后设计形态学算子进行腐蚀操作,最后使用连通域分析来确定疵点大小及位置。仿真实验及工厂实际应用表明,该算法可有效克服工业生产中纹理织物抖动造成的图像明暗不均,可检测出纹理织物中存在的破洞、经纬疵点、污渍、断线、折痕和结头等各种疵点,而且检测速度明显优于快速傅里叶变换特征点算法以及传统形态学检测算法。实时检测速度超过80 m/min,疵点检测精度为0.1 mm,满足实际生产需求。     

织物表面疵点自动检测方法研究

针对织物表面质量检测仍处于人工检测的现状,根据织物疵点破坏织物固有纹理组织结构,体现为灰度值纵向或横向频率变异的特点,提出一种疵点自动检测方法。该方法先由织物组织循环结构确定大小两个检测窗口的尺寸,然后通过合适的离散小波基把试样分解成含经向细节和纬向细节的两个子图,分别统计两者能量和后分离出低频的疵点信息。该方法简单易行,漏检率低,适应于大多数方向性、块状类疵点的检测。     

基于遗传规划的织物自适应正交小波基的构造和优化

 为了实现机织物疵点的自动检测,文章在构造织物自适应正交小波库的基础上,运用遗传规划算法,将构造的小波库作为群体规模,对遗传规划算法四种不同的适应度函数进行优选后,从群体规模中优化出与织物纹理相匹配的小波基。研究结果表明,以织物纹理波动为适应度函数得到的小波基与织物的匹配性较好。试验验证了该方法对相关疵点检测的有效性,并采用窗口分割法对织物疵点进行定位,表明采用遗传规划算法结合适应度函数优选的方法,能够找到与织物纹理相适应的最优小波基,实现织物疵点的自动检测。     

基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测

为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方图动态数据分配权重和像素,减少寻求中位数的时间来有效地缩短检测时间,提高了执行速度;然后采用K-means算法对滤波后的织物图像进行聚类,计算织物图像疵点和非疵点的聚类中心,进而实现图像疵点区域的分割。实验结果表明,该方法可有效地检测出方格、点形、星形、平纹、斜纹等多类型纹理织物的疵点,并显著提高检测速度。     

基于ARM与DSP双核织物疵点的实时检测

为了解决传统人工检测织物疵点存在视觉疲劳、疵点大小受限、检测精度不高等问题,采用TI的STM320DM6446开发织物疵点自动检测系统。实时采集的图像经过加权中值滤波和顶帽、底帽联合变换降噪处理后,滑动分割每一帧图像。疵点检测系统分析图像灰度分布情况,提取图像纹理特征的熵和能量,通过局部熵和局部能量的自适应阈值分割完成织物的疵点检测。系统的软件主要是在TI的CCS中完成,通过串口完成硬件与主机之间通信。通过与大津法(Qstu)比较,实验验证,该检测系统的疵点检测精度高达93%,检测速度快。     

基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测研究新进展

按照被检测的织物类型并根据当前研究中所使用的方法,简要综述了近年来基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测系统新的应用和发展情况。首先分析了织物疵点自动检测研究的理论和现实意义。给出了织物疵点检测系统中视觉图像获取和疵点图像检测两个关键部分的架构。说明了迫切需要进行检测的两类织物白坯布和色织布,着重讨论了对这两类织物进行疵点检测的各种新方法,并详细说明了其检测效果和存在的不足。最后给出了疵点检测研究的几点建议。     

基于图像线灰度和BP神经网络的织物疵点检测

探讨织物疵点自动检测的方法。通过对4种常见织物疵点的图像进行线灰度曲线分析和处理,提取疵点图像的特征值,送入BP神经网络进行识别,从而实现织物疵点的检测。试验结果表明,该方法取得了较好的检测效果,织物疵点识别率达到93%以上。认为,此法能够有效识别出织物中的几类常见疵点,应进一步研究,以提高其识别准确率。     

Fabric defect delaminating detection based on visual saliency in HSV color space

Due to a large variety of fabric defects, the traditional detection method is difficult to meet the needs of dynamic detection that include all kind of defects. In order to enhance the effect of fabric defects detection, this paper proposed a dynamic delaminating detection method that fabric defects in the HSV color space are detected according to the fabric defect saliency. The idea is simulating the human visual system, and gradually enhancing the saliency of fabric defects through the data-driving. By the way, different types of defects are highlighted in different layers. At the same time, some task factors are used to drive form detection interest region in each layer. Then all kinds of defects are delaminated detection by setting a threshold in different layers. Experiments show that the proposed algorithm can accurately detect all kinds of defects, and have a strong universality for various types of defect detection. It can provide a possibility for the realization of fabric defects automatic detection.     

基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测

为解决周期性纹理织物图像的疵点检测及其轮廓精确分割问题,提出一种基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测方法。将待检测图像进行中值滤波和对数增强,并利用FT算法估计增强图像的显著图实现待检测图像的预处理;将基于归一化局部均值差分的灰度相似性检测参量和结构相似性检测参量结合,构建可测量更多类型周期性纹理织物图像的相似性度量函数,通过阈值化增强图像分块的相似性测量值实现疵点在显著图中的粗定位;最后对显著图粗定位图像分块进行超像素细分割及其二值化处理,并借助连通域分析剔除孤立点,获得完整的疵点轮廓。结果表明,本方法与常规3种方法相比,对周期性纹理织物图像的疵点检测准确率更高,且提取出的疵点轮廓更精确。     

应用上下文视觉显著性的色织物疵点检测

为实现色织物疵点的有效检测,提出一种应用上下文视觉显著性的疵点检测方法。根据上下文视觉显著性的原则,将织物图像分为大小相同的图像块;然后针对每个图像块,选取K个与其最相似的图像块计算与该图像块的差异值之和,用该差异值之和表示该图像块中心像素的显著性;从而生成一幅视觉显著性图;最后对显著性图进行阈值分割,得到色织物疵点的检测结果。为验证该算法的有效性,将带有纬缩、破洞和跳花等区域性疵点的素色、条纹和格子色织物图像作为样本进行检测。结果表明:该方法可较好地抑制不同种类织物的纹理背景,突出疵点区域,实现疵点的有效检测,该方法在色织物疵点检测上具有一定的可行性。     

三维编码彩色光栅在织物疵点检测中的应用

为了更准确识别织物疵点以及提高在线检测的实时性,研究了一种基于三维编码彩色光栅的织物疵点检测方法,并对其检测效果进行了试验。结果表明:通过在织物表面投射一幅固定彩色光栅的编码方法,就可以解算出织物的三维骨架信息,再将此信息转换成两坐标平面的数据信息,即可进行疵点的识别与分类,经测试,该法误检率为2.85%。指出:该检测方法具有较高的可行性和可靠性。     

Development of a machine vision system: real-time fabric defect detection and classification with neural networks

In this study, a machine vision system is developed to achieve fabric inspection and defect classification processes automatically. The system consists of an image acquisition hardware and an image processing software. A simple and portable system was designed so that it can be adapted easily to all types of the fabric inspection machines. The software of the system consists of defect detection and classification algorithms. The defect detection algorithm is based on wavelet transform, double thresholding binarization, and morphological operations. It was applied real time via a user interface prepared by using MATLAB^® program. The defect classification approach is based on gray level co-occurrence matrix and feed forward neural network. Five commonly occurring defect types, warp lacking, weft lacking, soiled yarn hole, and yarn flow, were detected and classified. The defective and defect-free regions of the fabric were detected with an accuracy of 93.4% and the defects are classified with 96.3% accuracy rate.     

基于Criminisi算法的非周期性印花织物缺陷检测

由于非周期印花织物颜色多变、花型复杂、印花缺陷纹理及背景纹理之间对比度低,导致织物缺陷不易被识别,因此给出一种Criminisi算法。首先,采用频率谐调(frequency-tuned,FT)显著性算法对印花织物缺陷图像进行显著性增强,突出缺陷的边缘轮廓;其次,利用大津阈值法对显著图进行二值化处理,并将得到的二值图作为图像修复时的Mask掩码图;最后,运用Criminisi算法对原印花织物缺陷图像进行修复,将修复的印花图像减去原印花缺陷图像,获得缺陷区域。实验结果表明,该方法能准确分割出非周期性印花织物的缺陷区域,如漏墨、污渍等,且检测准确率达97.39%。同时,实验过程中不涉及参数的调节。     

改进频率调谐显著算法在疵点辨识中的应用

为提高疵点检测效率和准确率,提出用改进频率调谐显著（FT）算法替代 Gabor 小波方法预处理疵点图像,强化疵点特征向量灵敏度。分析了FT 算法中高斯滤波器模板、Lab 颜色空间、高斯滤波图像中椒盐噪声和 HSV 颜色空间不同通道取值范围不一致对疵点识别的影响,并提出了相应改进方法。利用改进 FT 算法进行图像显著处理;使用灰度共生矩阵方法对疵点显著图进行特征提取;利用概率神经网络分类器分类,检测是否存在疵点。对 2 种不同纹理面料的检测结果表明：改进 FT 算法较改进前计算时间增加约8%,但疵点检测准确率提高18% ～25%;与 Gabor 小波相比,检测准确率基本持平,但计算时间缩短约70%。     

织物疵点自动检测方法及应用进展

织物疵点是影响织物价格的重要因素,一直以来都备受关注.随着科学技术的发展,对智能化需求的提高,织物疵点的自动检测成为纺织行业的热门话题.织物疵点自动检测系统在市场上已经有了较为成熟的产品,国内的主流方式仍为机下检测,对平整布面检测效果较好.根据图像处理的方法可将检测算法分为结构法、统计法、频谱分析法、基于模型的方法、基...     

应用单演小波分析的织物疵点检测

为了解决现有织物疵点检测算法对种类繁多的疵点形式尤其是对微弱纹理变化疵点的适应性较弱问题,提出以单演小波分析工具为基础的织物疵点检测算法。通过拉普拉斯分数阶算子与多重调和样条构建各向同性拉普拉斯小波后,对其进行Riesz变换构建Riesz–拉普拉斯小波,实现了织物图像的单演小波分析。对单演小波分析结果中的多分辨率方向与振幅子带,分别设计了最优响应子带判断标准以及最优响应子带分割方法。实验结果表明,本文提出的检测算法可有效分割不同织物纹理中的多种类疵点,分割结果可反映疵点位置与轮廓,对342幅实验样本图像实现了97.37%的检出率,具有较好的自适应性与鲁棒性。     

基于非下采样轮廓波变换和朴素贝叶斯分类器的织物缺陷检测

为检测织物生产过程中产生的缺陷,提出一种非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier,NBC)相结合的缺陷检测算法.该方法分为2个阶段:学习阶段和检测阶段.在学习阶段,分别提取有缺陷和无缺陷织物的子块集合,首先利用NSCT进行滤波去噪;然后提取每个子块的广义高斯分布的混合(mixture of the generalized Gaussion distribution,MoGG)模型,并计算子块之间的相对熵(kullbackleibler divergence,KLD);最后利用得到的数据训练NBC.在检测阶段,将待检测图像分割成子块,利用经过训练的NBC检测子块,输出缺陷检测结果.实验结果表明,该算法对于灰度均匀织物及净色纹理织物的缺陷检测均具有良好效果,并且利用该算法可以检测出多种缺陷类型,检测精度可达到97%,能满足工业生产需求.