基于黄金模板减法的织物疵点检测研究

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1、基于黄金模板减法的织物疵点检测研究1绪论1.1研究背景及意义纺织工业的快速健康发展对人们的日常生活和国民经济具有持久而深远的影响，然而由于生产效率低下和未进行产品质量的有效控制，我国的纺织行业还一直处于低端生产阶段。据报道：织物疵点的存在会使其商业价格减少45%到65%[1]，而织物疵点检测就是通过修复或消除织物疵点来提升布匹质量和实用价值。在现代自动化科学技术的推动下，每道纺织工序的生产效率已经取得了巨大的提高。可是疵点检测效率却依旧低下。据统计，一个娴熟检布师的检布速度是15-20米/分，而检测的布匹的幅宽是0.8-1米，大多数可识别出大概70%的瑕疵[2,3]

2、。此外，人工疵点检测速度低，漏/误检率高，且受检布工人主观因素的影响，这些会严重降低布匹质量，减少企业利润。为了提升布匹质量管理水平，减轻检布工人负担和降低企业成本，基于计算机视觉技术的织物疵点自动检测已经成为了纺织学科和信息学科学者们积极参与的前沿交叉研究领域，但大多数仍然以专利、算法、实验样机等方式被宣传，并没有考虑到实际生产中流水线作业的实时要求，即检测速度的要求。目前，国外有部分织物疵点自动检测系统装置已用于实际生产，其具有可以持续作业，大大节省人力的优势，但其成本较高，还不够成熟且经常出现错检的现象，所以没有得到广泛应用。基于以上的研究背景，本课题的主要目

3、标就是研究织物疵点的检测算法并在实际平台上验证算法的实用性，试图研究出一款经济实用的织物疵点自动检测系统。........1.2研究现状为了降低纺织业的生产成本，提高自动化程度，国内外的学者专家对检测方法进行了大量的科学研究，而且设计、搭建了相应的硬件检测平台。其关键在于设计出一种针对织物疵点的快速、高精度的检测算法。在织物疵点检测过程中，衡量检测算法性能的主要指标包括检测精度、通用性和实时性。通常，所谓的检测精度一般是指检测正确率，而误检率也被称为虚警率。检测结果正确的样本数包括疵点样本且被判定为有瑕疵的样本和无疵点样本且被判定为正常的样本，而检测错误的样本则包含

4、疵点样本被误判为正常样本和无疵点样本被误判为疵点样本。通用性是指检测算法适用于检测不同种类的疵点和织物，而影响检测精度的因素可能有：1)疵点区域与正常织物有相似的纹理，则可能会产生漏检；2)正常织物在成像过程中产生扭曲或变色可能会被误检为疵点；3)细小的织物疵点在分辨率低的图像中很难被识别出；4)通常来说大尺寸的疵点比小尺寸的疵点更容易检测。实时性不仅表现在快上，更主要的是必须在限定时间内对外来干扰等现象做出反应，而这个限定时间范围必须由实际需求确定。........2基于Gabor滤波器和黄金模板减法的织物瑕疵检测2.1引言为了实现有图案织物疵点的自动检测，本章提

5、出了优化的Gabor滤波器和黄金模板减法(GoldenImageSubtraction，简称GIS)相结合的织物疵点检测算法，具体的流程图如图2-1所示。首先，对织物图像预处理操作。其次，通过人工实验的统计方法设计出最优Gabor滤波器参数组。实验结果证明，1Hz中心频率和90方向角的实Gabor滤波器将可以对所有测试样本进行有效滤波操作。接着，在被滤波后的有疵点织物图像和黄金模板之间执行黄金模板减法方法获得合成图像，并利用直接阈值法获取分割阈值。最后，通过合成图像与分割阈值大小的对比分割出疵点区域。然而，人工实验选取Gabor的滤波器最优参数的方法具有很大盲目性和

6、实验重复性。所以，提出了采用遗传算法自动搜索最优Gabor滤波器参数。在遗传算法中，通过交叉，变异和选择操作使Gabor参数在参数空间中不断趋向最理想值，最终自动搜索出与特定的织物纹理相匹配的Gabor滤波器参数。此外，在本章结尾处对两种选择最优Gabor滤波器参数的方式和最终的检测结果进行了对比。实验结果表明：人工实验选择最优Gabor滤波器与GIS算法虽然具有实验盲目性，但是提供了较好的检测结果，而且耗时短，适用度广泛。本章其余部分的分布是：2.2节介绍织物图像的预处理；2.3节介绍最优Gabor滤波器滤波织物图像；2.4节介绍GIS求取合成图像；2.5节介绍直

7、接阈值法求取分割阈值并进行疵点分割；2.6节介绍平滑滤波后处理；2.7节，2.8节分别介绍人工实验或遗传算法选择最优Gabor滤波器参数和GIS的织物疵点检测算法、检测结果以及结果分析；2.9节为本章小结。........2.2图像预处理一般情况下，由CCD(ChargeCoupledDevice)相机捕获的织物图像在采集、传输和处理过程中难免会受到种种条件的限制和随机干扰，因此必须对原始织物图像进行灰度矫正、提高对比度、去除噪音等预处理操作。本章主要采用了灰度化和均衡化预处理操作。目前，通过摄像机、数码相机等设备获取的织物图像大都是彩色图像。彩色图像包含着大量