织物疵点图像边缘检测算法研究

阐述了一阶、二阶微分，Canny和基于小波等多种图像边缘检测方法，并对织物疵点图像进行了边缘检测，分析了各种方法在图像边缘检测应用中的优势和缺陷，结果表明，Canny和小波检测算法对织物疵点图像的边缘检测能够得到满意的效果，提供了较好的织物疵点边缘检测的途径。     

应用Canny算子的织物疵点检测改进算法

为克服当前Canny算子在织物疵点边缘检测中存在的阈值设定、滤波参数选择等自适应问题,提出一种基于Canny算子的改进算法。通过分析不同种类的织物疵点特征,选择不同参数的高斯滤波器,对织物疵点图像进行滤波处理;采用自适应形式获取图像边缘信息的阈值,避免了因阈值取值过高或过低而无法获得较好织物疵点的边缘信息的问题,同时还可根据不同织物疵点类型选择不同的滤波参数。结果表明,改进后的Canny算法可有效地检测到织物疵点的边缘细节,具有较好的自适应能力,并且提高了算法的有效性。同时对典型的织物疵点进行检测并与传统算法比较,其检测效果更优。     

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。     

基于小波分解和奇异值分解的织物疵点检测

探讨基于小波分解和奇异值分解的织物疵点检测效果。运用三种算法进行了织物疵点检测。采用基本奇异值分解法进行机织物疵点检测,检测结果受噪声影响较大;采用Haar小波对待测图像进行除噪,边缘检测性较弱。利用Gabor小波良好的图像边缘敏感度、方向和尺度选择性,进行图像滤波,再进行SVD分解。结果表明:Gabor小波和SVD的融合算法可以对图像多种方向多种尺度进行调节,检测效果较好。认为:Gabor小波和奇异值分解相融合算法可应用于机织物疵点检测。     

基于最大熵快速迭代算法和边缘算子的织物疵点分割

将信息熵引入图像处理中,把疵点图像分为背景和目标两部分,分别对两个区域进行处理;通过求最大熵值的快速迭代算法,在满足信息熵最大要求的前提下对织物疵点区域进行分割,然后利用Canny边缘检测算子对分割后的疵点图像进行边缘检测,从而达到识别织物疵点的目的。仿真实验结果表明,将最大熵快速迭代算法与边缘算子结合进行疵点分割识别的方法是有效的。     

基于二维Otsu算法的织物疵点检测

为了准确检测织物的疵点,提出一种基于二维Otsu算法的织物疵点检测方法。首先采用均值滤波对采集的织物疵点进行预处理,减少高斯噪声对图像质量影响的同时,也有效地抑制了织物背景纹理信息对织物疵点检测的影响;然后对处理后的图像采用二维Otsu算法进行阈值分割;最后对分割后的图像进行形态学运算后处理,平滑图像轮廓,去除毛疵点和孤立点等。实验结果表明:对比其他检测方法,综合主观视觉效果和客观峰值信噪比(PSNR)值,该方法在织物疵点检测中既能有效保留图像的边缘信息,也不损伤图像的细节质量,检测效果较好,在疵点检测方面具有一定的实用价值。     

基于小波熵的织物疵点检测方法

探讨利用小波熵检测织物疵点的新方法。在采用二维离散小波变换对织物图像进行分解的基础上,引入了熵的概念,将小波熵作为织物图像的特征值,把熵值看作系统紊乱程度的度量,由此得到织物图像的小波熵特征值,通过与正常织物经过二维小波变换后提取的小波熵值相比较,熵值大者即认为有疵点存在。通过对不同组织织物和几种典型的织物疵点进行检测,试验结果表明该方法有效可行。     

应用Prewitt算子的织物疵点检测改进算法

针对经典Prewitt算子在织物疵点边缘检测中存在的检测边缘较粗、定位不准确和人为选取阈值会造成边缘点误判等缺点,基于改进的Prewitt算子,提出了一种与非极大值抑制方法相结合的自适应阈值的织物疵点检测方法。该方法对织物原图像采用高斯滤波进行预处理,以消除图像上的光照不均和噪声等影响,增加45°和135°方向模板完善边缘结构,利用非极大值抑制方法细化边缘,并用自适应阈值法确定最优阈值来减少边缘点的误判。通过对不同类型织物疵点的试验结果进行分析,证明改进后的算法具有更好的自适应能力,提高了算法的有效性。     

基于改进Itti显著模型的织物疵点实时检测

为克服人工疵点检测存在精度差、效率低、易疲劳等问题,研发了基于改进Itti显著模型的织物疵点实时检测系统。首先设计了专用的织物传动和退绕系统,实现对布卷的精确传递,采用不同光源和多台工业相机拍摄实现织物的实时采集;然后通过基于改进的Itti显著性模型对图像进行快速检测,利用下采样构建图像金字塔,并对金字塔图像进行中央周边差操作,获得织物亮度特征;接着对各尺度金字塔图像进行不同方向Gabor滤波边缘检测获得织物方向特征,归一化亮度与方向特征获得织物疵点显著图;最后通过自定义阈值对显著图进行分割。实验结果表明：本文系统能有效检测出白坯布、牛仔布含有的油污、断经、破洞、纬缩等常见织物疵点,疵点检测正检率为93%,实时检测速度最高达48 m/min,能满足实时检测需求。     

一种基于OpenCV的织物疵点检测方法

在织物疵点自动检测开发中,传统的图像处理代码编写繁琐、效率不高.OpenCV具有较强的图像处理能力且提供了丰富的图像处理函数,可以把OpenCV运用到织物疵点检测上.以断经、纬疵样本为例,提出在OpenCV环境下采用阈值分割提取疵点图像,利用形态学技术实现噪点分离及断线连接.边缘检测实现了疵点图像在原图像中的准确定位.实验结果表明,OpenCV有简化代码、提高编程效率的图像处理强大功能,疵点检测结果准确,效率高.     

基于小波变换和阈值分割的织物疵点边缘检测

The edge detection of fabric defects is the base of geometrical features extraction and the essential process of the fabric defects identification, This paper proposed a method for fabric defects edge detection based on discrete stationary wavelet transform （DSWT） and optimal threshold segmentation algorithm （OTSA）. Firstly, the background of fabric defects picture was removed, then it was executed through DSWT and enhanced by the Laplacian operator. Finally, the edge detection was carded out with both OTSA and morphological operation. By contrast, this method is better than the classic ones, and is effective to fabric defect edge detection.     

Detection of defects in fabrics using subimage-based singular value decomposition

Matrix singular value decomposition technique is employed for the detection of defects in fabrics. Firstly, a region of interest (ROI) containing the defect is identified by a proposed adaptive partitioning technique – thus reducing the computational duty of operating over the whole image. The ROI portion of fabric image is then divided into small nonoverlapping subimages to further reduce the computational complexity and the average singular values of the subimages are calculated. To remove the interlaced warp–weft grating structure from ROI, which is the global information in the fabric image, selected singular values associated with positive average singular numbers are rejected and the fabric image is reconstructed to yield the image of the defect. Since the resulting image is saturated with noise and some unconnected parts mainly due to dissimilarity of the subimage of the fabric structure, postprocessing is carried out by binarization and edge detection to yield the edge map of the defect. Validity and feasibility of the proposed approach is established for detection of defects form images of TILDA database. The detection rate of 95% and detection success rate of 94.1% are achieved when tested over 460 samples.     

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。     

织物表面疵点检测方法的设计与实现

针对传统织物生产企业中,人工检测织物存在瑕疵检出效率低、误检率高的问题,提出了一种织物表面疵点检测方法。该方法首先采用高斯滤波、线性归一化以及限制对比度自适应直方图均衡化对织物表面图像进行预处理,从而有效增强图像中的疵点表现细节,然后通过改进的Gabor优化选择,再对选择后的图像进行初分解,从中挑选出最优滤波图像进行二值化处理,最后运用统计学方法进行疵点判断并获得最终结果。该方法实现简便、硬件要求低、适应性广,可用于判断织物表面是否含有疵点,并定位疵点。实验证明,织物表面疵点检测准确率高达95.38%。     

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。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别算法

为了使用机器对织物疵点进行有效地检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,基于波形特征参数对比能准确定位织物纹理结构的异常位置,正确识别织物疵点,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量,对待识对象进行识别,得到识别结果,在识别结果中寻找最优匹配,将待识图像归入最匹配类中。实验结果表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

Fabric defect detection based on the saliency map construction of target-driven feature

In inspection of fabric surface quality in production line, small defects have to be detected in a large background. In this paper, a new method is put forward to detect fabric surface defect by target-driven features. First of all, surface defect feature of fabric is analyzed; and then, area feature of and number feature of defects are used as tasks, which drive to enhance saliency of defective regions and to form feature saliency maps; finally, by using threshold segmentation, fusion, and filtering, fabric defect is gained from the feature saliency maps. Experiments show that the detection algorithm, compared with classic defect algorithm, can achieve accurate segmentation of the surface defects, better anti-noise ability, higher detection accuracy, which has a strong applicability on the fabric defect detection, and provides the possibility for realizing automatic detection of textile industrial product surface defect.     

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。     

二次滤波法在织物疵点边缘检测上的应用

针对织物图像斑点噪声的特点，采用了一种新的图像边缘检测方法。该方法以锐化处理为基础，经二次滤波完成图穰预处理，克服了以往一次滤波方法的缺点，在抑制噪声的同时，增强了图像的边缘信息。通过对织物疵点的检测表明，该方法可以取得较好的边缘检测结果，是一种实用有效的方法。