织物疵点自动检测手艺的研究
摘要： 先容了基于图像处理的
织物疵点检测手艺， ，，通太过析从图像中发明异常的纹理结构， ，，从而确定织物疵点。。。。。先容了现在海内外在织物疵点自动检测手艺研究领域中应用较普遍， ，，并且较量新兴的几种要领。。。。。
要害词： 疵点自动检测；；织物疵点；；图像剖析
0 前言 在纺织品生产历程中， ，，质量控制与检测是很是主要的， ，，织物疵点检测是其中主要的一部分。。。。。现在海内织物检测基本上是由人工视觉来完成。。。。。在检测历程中， ，，由于人眼视觉保存误差， ，，首先， ，，一个磨练员精神集中的长时间只有20 min~30 min， ，，凌驾这个时间就会疲劳， ，，磨练员的注重力就会降低引起漏检。。。。。其次， ，，一个磨练员的事情状态受到外界因素， ，，如疵点类型和巨细、频率、天气、身体情形影响会一直转变， ，，较低的重现率并不希奇， ，，也会影响检测效果。。。。。
基于以上原因， ，，织物疵点的自动检测手艺是近年来海内外学者配合关注和研究的热门课题之一。。。。。随着盘算机手艺、数字图像手艺和神经网络手艺的一直生长， ，，使得基于图像处理的织物疵点自动磨练手艺成为可能。。。。。
1 织物疵点自动检测历程 织物疵点自动检测历程包括织物图像收罗、图像预处理、图像剖析处理、织物疵点检测分类、检测效果统计剖析等阶段（见图1）。。。。。织物疵点自动检测手艺的焦点内容是对收罗的织物图像举行剖析处理的要领。。。。。
2 织物疵点检测要领 2.1 基于数学形态学的织物疵点检测手艺
数学形态学是一门新的图像剖析科学， ，，其基本理论和要领在视觉检测领域已取得了很是乐成的应用。。。。。数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、图像支解、纹理剖析等图像处理问题。。。。。数学形态学图像处理是以几何学为基础的， ，，它着重研究图像的几何结构， ，，这种结构表可以剖析工具的宏观性子或微观性子。。。。。织物的宏观性子量具有很是显著几何纹理特征， ，，当织物上有疵点时其纹理特征爆发变异。。。。。在数学形态学中， ，，用荟萃来形貌织物图像目的， ，，在考察织物图像时， ，，可以设计一个网络织物图像信息时的“探针”， ，，称为结构元素， ，，使用结构元素去探查每一幅织物图像， ，，看是否能够将这个结构元素很好地与考察图像匹配。。。。。从而提取有用的信息作织物图像的结构剖析和形貌。。。。。
数学形态学检测织物疵点首先对没有任何疵点的织物图像举行检测， ，，获得体现这种织物纹理特征的参数， ，，作为检测这一品种织物图像的结构元素。。。。。将输入的织物图像举行预处理， ，，其中包括平移、旋转运算， ，，对织物图像定位。。。。。将输入的织物图像举行二值化处理。。。。。凭证影像的灰度直方图， ，，用判别剖析法盘算织物数字摄影的阈值。。。。。通过下面公式将灰度值体现的织物影像二值化， ，，获得二值化织物影像。。。。。
g(i,j)=1 f(i,j)≥t
g(i,j)=0 f(i,j)≤t 其中f(i,j)指灰度值， ，，t为阙值。。。。。
用已经建好的结构元素对二值化织物影像举行考察。。。。。对能与结构元素很好匹配的部分举行侵蚀运算；；对无法与结构元素匹配的部分（即疵点保存的部分）举行膨胀运算， ，，使疵点影响像更为清晰化。。。。。后凭证已知的疵点图像（已建设的织物疵点图库）和从以上剖析所获得疵点部分灰度阈值确定疵点的类型。。。。。
2.2 用小波变换的要领举行织物疵点检测
小波变换是由短时傅立叶变换生长起来的应用数字分支， ，，具有多标准的特点以实时域、频域表征信号局部特征的能力。。。。。小波变换中由于引入了标准因子， ，，使之具有剖析频度降低时视野自动放宽的特点， ，，能够将种种交织在一起的频率组成的混淆信号剖析成不相同频率的块信号， ，，能有用地应用于模式识别， ，，特殊适用于织物疵点检测。。。。。
织物疵点是由于织造历程中经纬纱不规则交织造成的。。。。。在疵点形成的局部区域内， ，，其纹理特征显着差别于正常织物组织结构纹理。。。。。唬基于这些差别， ，，应用小波变换既能获得局部信息又能在时域和频域上同时实现恣意标准和角度变换的检测特征， ，，检测织物疵点。。。。。
通过对织物纹理模子和频谱剖析， ，，预计出顺应织物纹理结构模子的佳小波变换标准和旋转角度。。。。。由于织物疵点区域的纹理不规则及局部变形导致其局部瞬时频率与正常织物纹理瞬时频率有一定的差别。。。。。在佳标准和旋转角度下， ，，小波变换能从频域和时域上获取反映织物疵点局部纹理转变的信息， ，，后从小波系数模中举行全局阈值化和进一步的形态学处理， ，，定位和支解出疵点。。。。。
2.3 傅立叶剖析法检测织物疵点
数学形态学的织物疵点检测手艺和小波变换的要领举行织物疵点检测都是以CCD收罗织物图像信息， ，，经由图像收罗卡数字化后， ，，在盘算机上举行处理， ，，对织物疵点加以识别。。。。。傅立叶剖析要领是一种接纳傅立叶透镜和滤波透镜等硬件的方式， ，，直接获取织物图像信息并举行处理， ，，识别出织物疵点。。。。。
经由激光光源照射的被检织物， ，，由FFT镜头转换为功率谱后， ，，再经由一个滤波器和一个成像镜头就会获得滤波后的织物图像。。。。。滤波器仅通过横向坐标轴的衍射图， ，，重修后的织物图像就为经纱图像；；滤波器仅通过纵向坐标轴的衍射图， ，，重修后的织物图像就为纬纱图像。。。。。通过对经纱图像和纬纱图像的剖析比照就可以确定出织物的经纬纱不规则交织区域， ，，即织物疵点的位置。。。。。对获取的织物图像， ，，经由直方图平衡化处理， ，，使织物图像的亮度和比照度标准化。。。。。然后盘算出织物图像的频域功率谱的相关参数， ，，划分体现织物的不规则结构， ，，纬纱结构和经纱结构。。。。�？？？梢云局ぬ逑种锊还嬖蚪峁共问淖淙范ㄖ锎玫愕睦嘈汀�。。。。
3 竣事语 以上先容的是现在海内外在织物疵点自动检测手艺研究中应用较量普遍的检测要领， ，，其中， ，，数学形态学的织物疵点检测手艺和用小波变换的要领举行织物疵点检测， ，，检测的效果和检测速率受盘算机硬件的影响较大， ，，但无邪性强， ，，顺应规模广， ，，并且容易实现。。。。。用傅立叶剖析法检测织物疵点手艺， ，，其特点是检测速率快， ，，但无邪性、顺应性相对较差。。。。。
以较低本钱的系统硬件， ，，配以高质量的检测软件， ，，以微型盘算机为平台， ，，以CCD和图像信息收罗卡为织物图像信息获取装备， ，，接纳数学形态学、小波剖析手艺等来研究开发织物疵点的自动检测系统应该是这一领域的生长偏向。。。。。 AASDFWFWFWE
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