图像检测技术在皮革缺陷检测排样系统的应用

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1、图像检测技术在皮革缺陷检测排样系统的应用摘要:介绍一种计算机皮革缺陷检测与排样切割系统的构成原理与设计思想。该系统对皮革纹理图像采用小波包分解去噪，并用共牛矩阵提取皮革图像的纹理特征向量，用改进模糊聚类方法对样本特征样本向量进行聚类分析。提出了一种基于类间方差和类内方差的自适应确定分割区域数的方法。该算法可以准确的检测出皮革表面缺陷信息，其在线缺陷检测结果与人工判断缺陷类别的一致性在89.1%以上，实现了对皮革缺陷的自动检测，优化排样。关键词：图像检测;皮革;排样;缺陷检测;共生矩阵1系统硬件组成整个系统由皮料传送带、标准光源灯箱、CCD摄像机、解

2、码器、彩色监视器、图像采集卡(0K-C60A)、计算机、打印机及摄像机恒温控制装置等部分组成，是电、机、光技术一体化的综合系1.1标准光源灯箱为了保证采集图像的稳定性，系统采用在灯箱内摄像的方式。箱内光源选用国际照明学会(CIE)所认可的七色人工日光，其色温为6500K,光源的照度范围为750至32001x[2]o光源的背景颜色为吸光型中灰色。使用灯箱时，应尽量避免外界光线照射到被检测物品上，同时灯箱内不可放置其它杂物。对TD65标准灯每组灯管的使用时间，使用超过2000h后需要换新，以免因灯管老化而引起检测误差。CCD摄像机内的温度变化会引起图像

3、信号数值的漂移，从而破坏皮革检测条件的一致性。本系统将摄像机放置在恒温箱内，实验证明,该恒温控制装置可使图像信号的温度稳定性得到显箸改善。1.2待检皮料的自动传送检测时须对皮料进行图像釆样。计算机控制传送带将皮料准确传送至标准光源灯箱的取像位置并作暂短停留，以便摄取清晰图像。1.3图像采集处理系统图像采集处理系统包括彩色CCD摄像机、图像采集卡和彩色监视器。CCD工业摄像机对皮料进行图像采样，在图像采集卡(0K-C60A)中将标准输入的PAL制、NTSC制式、SECAM制的复合彩色(或黑白)视频信号或S-Vide信号通过A/D转换为数字信号，然后经

4、解码后转换为适用于图像处理的24位RGB格式的数字信息，最后通过PCI总线传送到计算机系统内存(或视频显示缓冲区)[2系统的工作原理每张已编号的皮料经张紧机构张紧后传送到摄像位置，在计算机的控制下作暂短停昭，安装在标准灯箱顶部的CCD摄像机对皮料摄像，专业图像采集卡对皮料图像视频信号进行A/D转换，经过PCI总线实时传到内存和显存，再对皮革图像进行皮料缺陷检测，提取缺陷轮廓信息并将缺陷信息保存送入自动优化排样系统中，主成输出鞋样套料图与相关报表。2系统应用软件结构系统软件由鞋样信息输入、鞋结构总结构输入、皮料缺陷检测、排料文件形成、鞋样套料图、报表

5、清单等模块组成。3.1皮料缺陷检测模块皮料经缺陷检测模块检测后，形成缺陷报告文件并保存。3.1.1由CCD摄像头以及图像采集卡获取皮革的图像数据，并将采集到的图像进行数字化，储存到计算机的内存中，为后续处理作准备。由于皮革在常态下有很多褶皱，为了便于图像的采集，采用固定设备将皮革伸展开，同时采用适当的光源对皮革进行补光，以求得到适合处理的皮革图像。3.1.2皮革图像是典型的纹理图像，皮革的纹理信息大量的存在于小波分解的高频系数中，常用的小波分析只对图像的低频部分进行分解，将高频信号简单的置零，因此图像的大部分纹理信息也被去除，这里用db3小波对其进

6、行五级小波包分解，并用Threshold嫡分解准则确定小波包最优基，小波包在去除噪声和保留缺陷信息的同时，图像中的纹理信息基本得到了保留。3.1.3在皮革缺陷检测模块中，由于缺陷尺寸一般都比较小，同时无法预知皮革表面缺陷的先验知识，本文采用共生矩阵提取皮革图像的纹理特征[4]o取3X3的邻域特征提取窗来计算共生矩阵，并取像素对的距离d=1,4个角度e二0°,45°,90°,135°,因此根据每个位置的邻域窗可以得到4个共生矩阵。根据皮革纹理的特点，从Haralick[5]提出的14个共主矩阵测度中取能量、炳、局部平稳性、惯性矩和相关性5个测度组成图

7、像像素的纹理特征向量。皮革图像的分割是一个非监督纹理分割问题，因此采用基于邻域信息的改进的模糊C-均值聚类(FCM)方法[6][7]对提取到的特征进行聚类常用的模糊聚类方法为模糊C-均值聚类方法。FCM算法用于图像分割时必须已知图像分割区域数，但是皮革表面的缺陷数目无法预先知道。因此采用了基于类内方差和类间方差的有效值函数自适应确定聚类数。3.1.4对皮革缺陷的自动检测和定位，并对皮革的质量和级别进行评判，提取缺陷轮廓信息，生成皮料缺陷信息文件，并将缺陷信息送入排样模块中[8]o3.2其它模块3.2.1鞋样信息输入模块主要是对已设计好的鞋样图纸进行

8、扫描，将鞋样信息存储在鞋样库中。鞋结构总输入模块用于用户将所设计生产的各类皮鞋输入，并以结构树的形式保存起来，方便用户查找