基於Gabor變換的經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法
2023-10-07 11:11:14 6
專利名稱：基於Gabor變換的經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法
技術領域：
本發明涉及利用機器視覺進行經編機瑕疵在線檢測領域，具體是指一種應用於工業現場的、高實時性要求的經編機布匹在織布過程中出現瑕疵及時停機的圖像處理方法。
背景技術：
國際上對於質量檢測方法的要求與日俱增，紡織品作為人們日常生活中的必需品，其質量好壞直接影響人們的生活質量。紡織品的質量體現在可靠性、美觀性、安全性和使用壽命等方面，質量高的紡織品，更能滿足消費者和社會的需求，從而也提升該紡織品的價值。所以在紡織行業中，對於生產廠家而言，如何保證紡織品的質量是非常關鍵的一個環節。經編機織布過程中由於機械故障或者操作錯誤等原因，生成出來的布匹經常或多或少存在一些問題，但這些問題的存在影響了紡織品的質量。隨著經編機的發展，經編機速度的提升一直深受織物瑕疵檢測水平的影響。傳統的人工檢測技術成本高、速度慢且人眼長期工作容易疲憊造成誤檢，這樣織物瑕疵自動檢測技術應運而生，並逐步成為制約紡織水平的一個亟待解決問題。國外有成功研發出布匹瑕疵在線檢測系統，但是引進價格昂貴；突破國外技術封鎖，快速開發出國內擁有自主智慧財產權的經編機在線檢測系統就顯得尤為重要。
發明內容
經編機布匹瑕疵在線檢測多是人工檢測，經編機出布口跳動頻率高，且人不可能長時間集中精力出現視覺疲勞，往往出現斷經線後長時間未發現，瑕疵區域隨之增大。本發明目的在於提供一種針對經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方案，可以適應工業現場高實時性、高準確率 的要求。本發明的技術方案如下:基於Gabor變換的經編機布匹在線瑕疵檢測方法，包括以下步驟:優選實施例，離線過程:(I)實時獲取經編機無瑕疵布匹圖像，在經編機出布口約5cm處調整相機光圈、焦距等參數，拍攝圖片，實時獲取經編機圖像序列。(2)對獲取的無瑕疵布匹圖像預處理，通過高斯濾波去除圖像幹擾點；通過直方圖均衡化拉伸圖像，增強對比度，凸顯圖像紋理。(3)布匹圖像紋理基元周期自動找尋，通過構建圖像自相關函數求取徑向和縱向自相關係數，自動找尋紋理基元周期。(4)Gabor濾波器構造，針對布匹紋理圖像瑕疵均是縱向或是徑向的特點，構造四尺度四方向的Gabor濾波器組，得到十六通道Gabor子圖；針對特定紋理布匹依據特定標準選定一組瑕疵最明顯或是最可以凸顯紋理信息的Gabor子圖作為特徵提取圖。(5)在上述選取的Gabor子圖上依據第三步所求去的紋理基元周期對無瑕疵布匹圖像劃分窗口，提取紋理特徵，選取統計特徵和灰度共生矩陣特徵來窗口化分析子圖；提取並保存Gabor子圖提取的統計特徵和灰度共生矩陣特徵組，用於在線檢測過程中瑕疵在線檢測。優選實施例，在線過程:(I)實時獲取經編機圖像，在經編機出布口約5cm處拍攝圖片，實時獲取經編機圖像序列，對連續的每個序列按第二步和第三步處理，若出現連續五個序列在同一位置至少三次檢測為瑕疵，則確定此處為瑕疵區域。發送信號給伺服控制系統，經編機停機待檢修；否則繼續處理後續圖像序列，實現經編機瑕疵在線檢測。(2)預處理，然後依據離線測試結果構建Gabor濾波器(組)，求取特定Gabor子圖；在上述Gabor子圖上依據離線測試得出的紋理基元周期窗口化提取特徵組。(3)分析子圖提取的統計特徵和灰度共生矩陣特徵，通過與離線測試得出的無瑕疵布匹特徵組比較決策，分割出瑕疵窗口。本發明的有益效果:本發明通過離線學習無瑕疵圖像自動尋取紋理基元周期、選取最優Gabor子圖和標準無瑕疵布匹區域特徵矩陣，消除了 Gabor多組濾波器計算量大、數據冗餘多的缺點，自動周期找尋省去手動設定窗口參數；在線檢測過程利用離線所得數據，構建窗口化特徵提取，設定上下限閾值判定，對待檢測經編機布匹圖像完成瑕疵在線視覺檢測，算法實時性高，準確度高。
圖1本發明的整理系統構建2本發明算法整理流程圖
具體實施例方式為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，下面結合具體實施例，並參照附圖，對本發明作進一步詳細說明。如圖2所示，為本發明的算法整體流程圖。算法分為離線測試和在線檢測過程，具體步驟如下:離線測試過程第一步:實時獲取經編機無瑕疵布匹圖像，在經編機出布口約5cm處拍攝圖片，實時獲取經編機圖像序列。第二步:對獲取的無瑕疵布匹圖像預處理，通過高斯濾波去除圖像幹擾點；通過直方圖均衡化拉伸圖像，增強對比度，凸顯圖像紋理。第三步:布匹圖像紋理基元周期自動找尋，通過構建圖像自相關函數求取徑向和縱向自相關係數，自動找尋紋理基元周期。第四步:Gabor濾波器構造，針對布匹紋理圖像瑕疵均是縱向或是徑向的特點，構造四尺度四方向的Gabor濾波器組，得到十六通道Gabor子圖。針對特定紋理布匹依據特定標準選定一組瑕疵最明顯或是最可以凸顯紋理信息的Gabor子圖作為特徵提取圖。第五步:在上述選取的Gabor子圖上依據第三步所求去的紋理基元周期對無瑕疵布匹圖像劃分窗口，提取紋理特徵，選取統計特徵和灰度共生矩陣特徵來窗口化分析子圖。提取並保存Gabor子圖提取的統計特徵和灰度共生矩陣特徵組，用於在線檢測過程中瑕疵在線檢測。在線檢測過程第一步:實時獲取經編機圖像，在經編機出布口約5cm處拍攝圖片，實時獲取經編機圖像序列，對連續的每個序列按第二步和第三步處理，若出現連續五個序列在同一位置至少三次檢測為瑕疵，則確定此處為瑕疵區域。發送信號給伺服控制系統，經編機停機待檢修；否則繼續處理後續圖像序列，實現經編機瑕疵在線檢測。第二步:預處理，然後依據離線測試結果構建Gabor濾波器(組)，求取特定Gabor子圖。在上述Gabor子圖上依據離線測試得出的紋理基元周期窗口化提取特徵組。第三步:分析子圖提取的統計特徵和灰度共生矩陣特徵，通過與離線測試得出的無瑕疵布匹特徵組比較決策，分割出瑕疵窗口。進一步的，離線過程所述第一步為:(1.1)根據經編機瑕疵實時在線檢測精度要求，在出布口約5cm處，連續採集圖像序列。(1.2)所採集圖像序列存入結構體structure中，作為無瑕疵標準圖像用於後續的離線測試。離線過程所述第二步為:(2.1)對由經編機得到的無瑕疵布匹圖像序列利用高斯濾波去噪，高斯卷積模板如下:
權利要求
1.基於Gabor多解析度分解的經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，包括Gabor變換、特徵提取和瑕疵識別；可以實現紋理布匹經編機實時監控以及瑕疵停機算法分為離線測試和在線檢測過程。具體步驟如下: 離線過程 第一步:實時獲取經編機無瑕疵布匹圖像，在經編機出布口約5cm處拍攝圖片，實時獲取經編機圖像序列。
第二步:對獲取的無瑕疵布匹圖像預處理，通過高斯濾波去除圖像幹擾點；通過直方圖均衡化拉伸圖像，增強對比度，凸顯圖像紋理。
第三步:布匹圖像紋理基元周期自動找尋，通過構建圖像自相關函數求取徑向和縱向自相關係數，自動找尋紋理基元周期。
第四步=Gabor濾波器構造，針對布匹紋理圖像瑕疵均是縱向或是徑向的特點，構造四尺度四方向的Gabor濾波器組，得到十六通道Gabor子圖。針對特定紋理布匹依據特定標準選定一組瑕疵最明顯或是最可以凸顯紋理信息的Gabor子圖作為特徵提取圖。
第五步:在上述選取的Gabor子圖上依據第三步所求去的紋理基元周期對無瑕疵布匹圖像劃分窗口，提取紋理特徵，選取統計特徵和灰度共生矩陣特徵來窗口化分析子圖。提取並保存Gabor子圖提取的統計特徵和灰度共生矩陣特徵組，用於在線檢測過程中瑕疵在線檢測。
在線過程 第一步:實時獲取經編機圖像，在經編機出布口約5cm處拍攝圖片，實時獲取經編機圖像序列，對連續的每個序列按第二步和第三步處理，若出現連續五個序列在同一位置至少三次檢測為瑕疵，則確定此處為瑕疵區域。發送信號給伺服控制系統，經編機停機待檢修。否則繼續處理後續圖像序列，實現經編機瑕疵在線檢測。
第二步:預處理，然後依據離線測試結果構建Gabor濾波器(組)，求取特定Gabor子圖。在上述Gabor子圖上依據離線測試得出的紋理基元周期窗口化提取特徵組。
第三步:分析子圖提取的統計特徵和灰度共生矩陣特徵，通過與離線測試得出的無瑕疵布匹特徵組比較決策，分割出瑕疵窗口。
2.根據權利要求1所述經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述離線測試過程步驟一中，包括以下步驟: (1)根據經編機布匹瑕疵在線檢測精度要求，在出布口約5cm處，連續採集圖像序列； (2)所採集圖像序列存入結構體structure中，作為無瑕疵標準圖像用於後續的離線測試。
3.根據權利要求1所述經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述離線測試過程步驟二中，包括以下步驟: (1)對由經編機得到的無瑕疵布匹圖像序列利用高斯濾波去噪，高斯卷積模板如下:
4.根據權利要求1所述經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述離線測試過程步驟三中，包括以下步驟: (1)選取左上方wXw的窗口做原始窗口，用下面公式求取縱向和徑向自相關係數； (2)平滑兩組自相關係數Cl，c2，消除細微毛刺對求取極值的幹擾，分別求取自相關係數Cl，c2的極大值，相鄰極大值間差的均值可近似為紋理基元周期。
5.根據權利要求1所述經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述離線測試過程步驟四中，包括以下步驟: (1)Gabor濾波器構造 構建一組方向和尺度都不同的濾波器Gm,n(x，y)，為了減少濾波器響應對衝擊響應的敏感性，可以在Gabor濾波器的實部加上一個常量，使它的均值為0(即G(0，0) = O)； (2)Gabor濾波器的改進 針對經編機在線瑕疵檢測實時性要求高的特點並不能滿足。本發明專利提出一種在滿足檢測精度的前提下離線確定Gabor濾波器組參數的方法，針對特定紋理布匹離線選定Gabor濾波器組參數，包括尺度和方向； 根據多次試驗，首先在Gabor尺度為2~(-1)，i = 1，2，3，4，方向為0° ,45° ,90°，135°的情況下構造十六通道Gabor濾波器組,得到十六通道Gabor子圖； (3)由於經編機織布過程所織出布匹要麼呈類似顆粒狀無紋理，要麼在某一方向有一特定紋理，這樣就要求對步驟二中所得到的Gabor子圖簇尋找最有Gabor子圖，在保證實時性最大化的同時能夠有效反映布匹表面紋理信息。
6.根據權利要求1所述經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述測試過程步驟五中，包括以下步驟: 對於上述得到的最優Gabor子圖，提取能夠反映布匹表面紋理信息的特徵組合，本專利採用統計特徵和紋理局部描述子特徵相結合的特徵提取方式，兼顧了對布匹有無紋理的表徵；根據所自動尋取的紋理基元周期設定窗口，最終可以得到無瑕疵布匹圖像特徵矩陣Featurestd(MxN)如T": (I)統計特徵提取 最終確定使用角二階矩、相關性、對比度和熵四個特徵；(2)紋理局部描述子特徵提取 對上步選定的Gabor子圖的每個窗口提取灰度共生矩陣。
7.根據權利要求1所述經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述檢測過程步驟一中，包括以下步驟: (1)檢測第一幅圖序列，如果沒有一處為瑕疵區域，不保存此圖像序列。繼續檢測下一序列，若是此圖像出現瑕疵，保存此圖像瑕疵位置至結構體structure [I]，並轉為步驟(2)； (2)繼續檢測下一幅圖像，無論有否瑕疵，保存至structure[I]，前面保存序列均有structure [i]轉存至丨J structure [i+Ι]，此處 i = I, 2, 3,4, structure [5]捨棄； (3)判斷structure結構體中五個序列是否出現同一位置有四個序列出現標記為瑕疵，若是，可以確定此位置為瑕疵區域，停機等待人工檢修。若不是繼續步驟(2); (4)直至故障修復後，開始步驟(I)繼續檢測。
8.根據權利要求1所述經編機匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述檢測過程步驟二中，包括以下步驟: (1)預處理過程，對由經編機得到的無瑕疵布匹圖像序列利用高斯濾波去噪，繼而對高斯濾波後圖像做直方圖均衡化處理，增加對比度； (2)根據離線測試過程中所選取的Gabor子圖索引，構建特定尺度和方向的Gabor濾波器，得到最優Gabor子圖； (3)根據離線測試過程中所自動尋取的紋理基元周期設定窗口，提取各窗口統計特徵和灰度共生矩陣特徵，得到各窗口特徵矩陣Feature(MXN)。
9.根據權利要求1所述經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，其特徵是:所述檢測過程步驟三中，包括以下步驟: (1)標準無瑕疵布匹特徵矩陣Feature_std(MXN)極值求取，對特徵矩陣Feature_std(MXN)求取每行極大值和極小值，得到兩個列向量FMax和FMin，構建極值矩陣組:Feature_Max(MXN) = FMax.0nes (MXN)Feature_Min(MXN) = FMin.0nes (MXN) (2)設定閾值T，對各窗口特徵矩陣Feature(MXN)和上述極值矩陣組作閾值處理得到邏輯特徵矩陣:FLogic = Feature < (1_T)*Feature_Min(MXN)Feature 3，則此窗口認定為此序列中的瑕疵。
全文摘要
本發明提供了一種經編機布匹瑕疵在線視覺檢測方法，包括Gabor變換、特徵提取和瑕疵識別，可以實現經編機布匹實時監控以及瑕疵停機；改進了傳統Gabor多尺度分解融合用於瑕疵檢測領域數據計算量大、信息冗餘的缺點；自動找尋紋理基元周期使得系統可以自動分割窗口用於特徵提取，避免了不同對象手動窗口大小輸入的不精確性；離線檢測算法在離線數據指引下實現快速Gabor變換、快速特徵提取和瑕疵識別，完全可以滿足經編機布匹瑕疵在線檢測實時性高、準確性高的要求。
文檔編號G01N21/88GK103234976SQ20131011956
公開日2013年8月7日 申請日期2013年4月3日 優先權日2013年4月3日
發明者白瑞林, 王明景, 吉峰 申請人:江南大學, 無錫信捷電氣股份有限公司