基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点检测

针对织物表面疵点自动图像检测问题,提出一种基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点提取方法,该方法使Gabor滤波函数的比例伸缩尺度随中心频率而变化。用Gabor尺度变换的3个尺度和4个方向的滤波器组分别与正常和待识别的疵点织物图像进行卷积,提取正常与异常织物纹理特征,从而得到偏差图像。再对偏差图像进行融合,使织物疵点突显出来。最后通过阈值处理检测出织物疵点。对缺经、缺纬、经纬交错和油污4种常见织物缺陷的实验结果表明,这种方法是有效的。     

基于Gabor滤波器的织物疵点检测

从疵布结构纹理模型出发阐述Gabor滤波器疵点边缘增强原理。根据织物特征设计织物自适应Gabor滤波器,确定Gabor滤波器的中心频率。再利用设计好的Gabor滤波器对方向性特征畸变织物疵点进行增强,并通过阈值处理完成疵点边缘检测。实验证明,织物自适应Gabor滤波器对方向性特征畸变疵点具有良好的边缘增强效果,可以突出织物纹理的能量,抑制疵点纹理的能量,同时该算法的最高检测速度可以达到7m/min。     

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。     

基于图元分割与Gabor滤波的织物瑕疵检测方法

为实现含复杂图案织物的自动化检测,提出基于图元分割与Gabor滤波的织物瑕疵检测方法,对具有复杂周期变化图案的织物进行检测。根据图像纹理的周期变化规律,确定图案单位模板大小,即包含一个周期图案的晶格。对图像进行自适应分割,并通过图元分割获得单元图像元素。通过Gabor滤波器生成特征的响应分布,获取理想的模板晶格,根据提出的投票程序,通过分析其特征向量的Manhattan根据距离图元晶格差异的分布来识别瑕疵图元晶格。实验结果表明:检测方法对星形和箱形图案的织物样本数据集上检测效果较好,显著提高了样本的查全率。     

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。     

基于一维最优Gabor滤波器的帘子布疵点检测算法

传统的二维Gabor滤波器用于帘子布疵点检测非常有效,但计算量巨大,为此提出一种快速自动检测帘子布疵点的方法。通过一维环形投影变换把一幅二维灰度图像压缩成一维形式,然后使用一维最优Gabor滤波器检测嵌入在帘子布均匀纹理中的疵点。采用粒子群优化算法进行一维Gabor滤波器最优参数的求解。假设图像大小为N×N,滤波器窗口为W×W,计算的复杂度可以显著地从二维Gabor空间的O(W2N2)到一维Gabor空间的O(WN2),并用实验验证了该方法的有效性。     

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%。     

基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法

提出了一种基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法。该算法首先对样本织物图像进行均值下采样处理,淡化和消除背景纹理对织物疵点检测的影响,然后将均值下采样处理后的图像经Frangi滤波器进行滤波,从而增强织物疵点部分以利于疵点的分割,最后对Frangi滤波后的图像进行阈值分割,分割出织物疵点部分。采用该算法对6种纹理织物进行处理,检测出26种疵点,92%的疵点能被准确的检测和定位,误报率为8%,检测效果较好。     

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...     

基于图像最大熵的织物疵点检测方法

对织物表面疵点自动识别方法进行了探讨.将信息熵引入图像处理中,先通过最大熵快速迭代算法对织物疵点区域进行分割,把疵点图像分为背景和目标两部分;然后找出疵点区域的中心并求出疵点区域在纬向和经向上的方差;最后通过两者的比值与设定常数的比较,判断出疵点类型.仿真实验表明该方法对常见织物疵点的检测是有效的.     

应用最优Gabor滤波器的经编织物疵点检测

针对经编织物疵点自动检测问题,提出了一种新的基于最优Gabor滤波器的经编织物疵点检测方法。具体可分为学习阶段和检测阶段;在学习阶段,对于无疵点的经编织物图像构造可调制的二维Gabor滤波器,采用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对Gabor滤波器的参数进行优化,得到与无疵点的织物图像纹理特征最匹配的Gabor滤波器参数;在检测阶段,由学习阶段得到的最佳参数构造Gabor滤波器,用该滤波器对待检测织物图像进行卷积处理,然后再对得到的卷积图像进行二值化处理,最终识别出待检测织物是否有疵点存在。结果表明,该方法的检测率可以达到96.67%,具有很好的稳定性和鲁棒性,适合应用于工业生产。     

一种改进的多通道Gabor滤波器布匹瑕疵检测方法

Gabor变换是一种重要的时频分析方法,有很强的纹理分析能力。采用基于多通道Gabor滤波的瑕疵检测算法,通过分析各个尺度的融合信息,提出一种新的多通道融合算法。使用自动阈值迭代算法对融合结果进行二值化处理,得到最终的检测结果。选取4种具有代表性的布匹瑕疵图片进行验证,实验结果表明,该算法不仅能从多通道滤波图像中选择与主观视觉相吻合的通道,而且降低了计算复杂度。     

基于低秩分解的织物疵点检测

针对传统低秩分解法导致的图像信息过度丢失和织物弹性导致的歪斜问题,提出一种基于Beta范数的改进低秩分解检测方法。首先,通过提取织物图的基元特征构造先验信息图。其次,采用Beta范数代替低秩分解中的核范数,并由先验信息图引导低秩分解方法对织物图进行分解,解决了传统低秩分解方法中核范数导致的图像信息过度丢失的问题。进而,提取织物图的方向梯度直方图(HOG)特征构造后验信息图,并将后验信息图和通过低秩分解得到的稀疏分量进行哈达玛乘积获得显著图,解决了织物弹性导致的歪斜问题。最后,利用最优阈值分割得到疵点图。将实验结果与已有的4种方法进行对比,结果表明,该方法可以有效抑制歪斜干扰,且检测时间更短。     

Detection of chemical fabric defects on the basis of morphological processing

Complex computation and the poor adaptability of ambient light are common problems of the algorithm for fabric defect detection. In this paper, we propose a new fabric defect detection approach based on a morphological filter. First, the structural nodes are analyzed and structural features are extracted for selection of the structural elements. Second, the grayscale morphological operations and top-hat transformation are carried out to highlight the defective areas. At the same time, the phenomenon of uneven brightness distribution is greatly reduced. Power transformation and thresholding are then combined to segment the defective areas. This scheme can detect the defects precisely while reducing both the complexity of the algorithm and the interference of the ambient light. The results of the experiments show that the proposed approach is effective and feasible.     

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。     

Fabric defect detection using Gabor filters and defect classification based on LBP and Tamura method

This paper aims at investigating methods for solving the problem of automated fabric defect detection and classification, which are more essential and important in assuring the fabric quality. The work focuses on two aspects: fabric defect detection and classification. In the experiment, first, the detection texture features for texture defect are extracted using Gabor filters. The method would automatically segment defects from the regular texture. Second, texture features for classification use local binary patterns and Tamura method. Fabric samples are used in evaluation and the experimental results obtained further confirm the designed algorithm achieved a high detection success rate.     

基于奇部Gabor滤波器的纱管余纱量检测

针对现有细络联设备中机械式纱管检测分拣装置存在的磨损部件和损伤管纱表面纱线问题,提出一种基于机器视觉的非接触式余纱量检测方法。将单帧图像中的若干纱管从背景中逐一定位分割,校正角度并提取包含有效前景点的感兴趣区域,利用经参数优化的奇部Gabor滤波器组强化管壁和纱线边缘,对滤波后图像进行连通域检查,分割出纱线区域。通过实验分析了感兴趣区域提取阈值对检测准确性的影响,并基于极大输出响应原则分析了滤波器参数设定规则。结果表明,波长与高斯分布标准差比值为4.808、高斯分布标准差与纱线直径比值为0.81、方向与纱线平行的奇部Gabor滤波器检测效果最为理想。