一種基於結構紋理法的布匹表面瑕疵檢測方法
2023-10-07 11:12:04 2
一種基於結構紋理法的布匹表面瑕疵檢測方法
【專利摘要】一種基於結構紋理法的布匹表面瑕疵檢測方法，本發明提供了一種布匹表面瑕疵的在線視覺檢測方法，首先對採集到的布匹圖像進行總變差正則化方法處理，將圖像分解為背景紋理部分和包含瑕疵的結構部分；然後對結構部分做圖像增強處理並通過計算與標準布匹結構部分圖像的相關性進行閾值化處理，得到瑕疵區域的二值圖像；最後保存記錄瑕疵區域的像素坐標信息以備後續處理。通過對布匹圖像進行結構紋理法處理，消除了布匹原有紋理對瑕疵檢測的幹擾影響，能夠有效的提高檢測精度，降低漏檢和誤檢率。
【專利說明】一種基於結構紋理法的布匹表面瑕疵檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種基於機器視覺的布匹表面瑕疵檢測方法，具體是指工業現場中， 在線陣光源下通過線陣相機對高速傳送的布匹表面瑕疵進行檢測並即時記錄的圖像檢測 方法。
【背景技術】
[0002] 工業生產過程裡，隨著技術水平的不斷提高，市場對產品質量的要求不斷提升。在 紡織行業中，布匹的質量檢測要求隨著這種發展趨勢愈加嚴格，並隨著紡織品產量的持續 增大，驗布過程要求的速度與精度大大提升，而傳統的人工檢測法速度慢、成本高、標準化 程度低、誤檢率大，因此快速精確地檢測出紡織品瑕疵成為生產過程中亟待解決的問題。
[0003] 面對這樣的的需求，國外的一些大型企業在工業上已經有了一定規模的應用，主 要代表產品有以色列EVS公司的IQ-TEX4自動在線檢測系統，美國BMS公司的Cyclops自 動在線織物檢測系統等，但成本高昂、維護不易，在國內並不普遍推廣適用。目前，研宄者主 要採用基於統計學方法、頻域變換法、模型法等方法對布匹圖像進行處理，以求準確檢測到 瑕疵，由於布匹表面帶有紋理幹擾，瑕疵種類繁複，正確地提取出瑕疵區域成為布匹表面檢 測中的重點和難點。
[0004] 由於在檢測過程中，出布速度快，布匹幅面較大，檢測精度要求高，選用高解析度 並適用於高速採集過程的的線陣相機作為圖像採集傳感器已經越來越成為主流的檢測方 式。
【發明內容】
[0005] 本發明目的在於提出一種基於機器視覺的布匹瑕疵檢測方法，解決布匹背景紋 理、花紋對瑕疵檢測的幹擾問題。
[0006] 針對這個目的，本發明通過如下技術方案實現：
[0007] 1、獲取圖像，預先得到無瑕疵標準布匹圖像，並保持相機採集參數不變條件下實 時獲取待測圖像序列；
[0008] 2、對圖像進行預處理，通過高斯濾波去噪以及直方圖均衡化增強圖像對比度，凸 顯圖像背景紋理；
[0009] 3、對處理後的圖像做總變差正則化處理，將布匹圖像的紋理部分和結構部分分解 出來；
[0010] 4、將待測圖像的結構部分與標準圖像的結構部分進行最大相關性處理，以獨立出 瑕疵區域；
[0011] 5、對得到的瑕疵部分去噪增強，並記錄坐標值等信息。
[0012] 本發明的有益效果：本發明提供了一種基於總變差法的布匹表面瑕疵處理方法， 對於紋理較強的布匹能夠較好的分割出紋理部分與瑕疵部分，較大程度的降低了背景紋理 對瑕疵檢測的幹擾，準確性高，提高檢測效率，對於帶圖案花紋的布匹也有很好的檢測效 果。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0013] 圖1本發明的整體系統構建圖
[0014] 圖2本發明算法整體流程圖
【具體實施方式】
[0015] 為使本發明的目的、技術方案和優點等更加清楚明白，以下結合具體實施例，並參 照附圖，對本發明進一步詳細說明。
[0016] 本發明的基本目的是檢驗布匹表面的瑕疵缺陷，裝置的硬體構建如圖1所示，算 法整體流程如圖2所示。整個算法核心為通過構建變差模型將圖像的結構部分和紋理部分 分解出從而消去紋理對瑕疵檢測的影響。
[0017] 進一步的，具體實現步驟為：
[0018] (1)採集圖像：利用線陣相機實時獲取布匹圖像，調節布匹的傳送速度、相機採集 頻率以及相機光圈焦距等參數，實時獲得無瑕疵的布匹圖像作為樣本，以及包含瑕疵的布 匹圖像序列作為待測圖像。
[0019] (2)預處理：
[0020] (2. 1)對得到的圖像用中值濾波做去噪處理，
【權利要求】
1. 一種布匹瑕疵的在線視覺檢測方法，其特徵是：通過構建變差模型將圖像的結構部 分和紋理部分分解出，從而消去紋理對瑕疵檢測的影響。具體包括以下幾個步驟： (1) 採集圖像並對圖像做預處理； (2) 構建一個總變差正則化模型，有效分離出圖像的結構部分與紋理部分； (3) 將待測圖像的結構部分與標準圖像的結構部分做最大相關性處理，獲得瑕疵區域。
2. 根據權利要求1所述一種布匹表明瑕疵的在線視覺檢測方法，其特徵是：所述步驟 (2)中總變差形式正則化模型的構建，包括以下步驟： 構建一種基於總變差形式的模型，該模型可以有效的分解圖像中的結構信息和紋理， 並且無需特別指定紋理是否規則或者對稱。換言之，該方法具有一般性和隨意性，它適用於 非統一的或各向異性的紋理。 (1)式為變差模型：
I代表輸入圖像，u代表2D圖像像素的索引，S代表輸出結構圖像。對（1)式第二項進 行展開，可以寫成各向異性的形式：
將（2)回帶並加入正則項則得到模型如（3)式：
其中， D表示對u點的窗口區域內做總變差：
L表示對於整體圖像的空間做梯度加權絕對值的求取，能夠用來突出結構部分：
u為二維像素的索引值，V為以u點為中心的一個正方形區域內所有的像素點的索引，S 像中可以有不連續的部分，但不允許有振蕩的存在，因此可以用於去除噪聲。λ是一個權重 值，在正則項和逼近項中起著平衡的作用；ε是為了防止分母為O而取得的非常小的正值。 g是根據相關性定義的權重函數，此處選用高斯核函數，定義為：
其中，σ是空間尺度，u為變差區域的中心像素點，V為任一像素點。
3.根據權利要求1所述一種布匹表明瑕疵的在線視覺檢測方法，其特徵是：所述步驟 (2)中瑕疵區域的準確判定，包括以下步驟： 對得到的圖像去噪處理，最後分離得到凸顯瑕疵的二值圖像。在去除布匹表面的紋理 信息後，通過（3)式得到的圖像結構部分仍然保留有背景色，需要與標準圖像對比清除後 才能徹底提取出瑕疵部分，可以通過（5)式判定相關性以提取出瑕疵區域。
其中，var( ·)和cov( ·)分別是方差與協方差，f和f"分別為標準圖像和待測圖像的 結構部分。 如果此幀圖像不包含瑕疵區域，則不保存此圖像序列。繼續檢測下一幀圖像，若是此幀 圖像出現瑕疵，保存此瑕疵圖像與位置信息至結構體並繼續檢測下一幅圖像。
【文檔編號】G01N21/95GK104458766SQ201410854388
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月31日 優先權日:2014年12月31日
【發明者】白瑞林, 何薇 申請人:江南大學