基于图像识别布匹疵点检测的分析和设计

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1、摘要皇曼曼曼曼曼曼!!!曼曼!曼曼曼曼曼!鼍曼曼曼曼曼曼曼!曼曼!曼曼鼍IIoII曼曼皇鼍利用数字图像识别技术解决纺织企业中的布匹疵点检测是近年来一个较新的研究热点。常见的布匹疵点种类达30余种，人工检验存在效率低，易疲劳，并且容易出现漏检现象。本文采用图像识别技术，通过布匹的数字图像预处理和识别，对识别出的布匹疵点进行测量，并将相关信息进行存储。从而实现布匹疵点检测自动化，提高疵点检测效率。布匹疵点检测系统主要包括三部分：一是布匹图像的采集、预处理部分；二是疵点的识别、测量和存储；三是控制机构自动完成疵点的定位和标识。本论文主要对前两部分内容如图像的采集、预处理进行

2、研究分析，对常见的疵点图像识别提出了切实可行的检测算法，即图像距离差算法，通过检测正常布匹和含有疵点的布匹的图像差别来识别疵点。疵点的测量结果数据可管理。本论文针对检测系统的关键技术进行了研究。系统在对疵点图像二值化时，采用动态调整阈值法，得到了合理的二值化图像。通过对不同的边缘检测算法的分析，选择动态调整阈值算法增强疵点图像的边缘。运用数学形态学的腐蚀、膨胀算法得到可测量的疵点二值图像。为简单准确描述疵点的形状特征，提出了疵点的描述参数如疵点的周长、面积、长短轴、形状参数、中心坐标、偏心率、轮廓点(R，e)等，并给出各参数的计算算法。采用极坐标法记录疵点轮廓，减少了

3、疵点图像的存储空间。本系统由VisualC++实现图像预处理、分析、识别模块。图像的测量结果信息由后台数据库存储。关键词：疵点检测；图像识别；二值化；边缘检测；图像分割北京工业大学工程硕士学位论文AbstractInrecentyears，solvingtheproblemofdetectingclothdefectsusingdigitalimagerecognitiontechnologyisarelativelynewresearchhotspotfortextilemills．Thisthesisusesdigitalimagerecognitiontechn

4、ologytopre—treatandrecognizetextile·defectonthetextileimage，andmeasures’therecognizedtextile—defect，storestheconcernedinformation．Thereby,wecanrealizeclothdefectsdetectingautomatizationandimproveefficiency．Theclothdefectsdetectingsystemstudymainlyinclude3parts：thefirstisclothimagecollec

5、tionandpretreatment．Thesecondistherecognition，measurementandstorageoftheclothdefects．Thethirdisforthecontrolmachineautomaticallytogettheclothdefectspositionandlabelthem．Thisarticlegivesprecisestudymainlyonclothimagecollectionandpretreatment．Itproposesarealisticfeasiblemethod，namelyimage

6、distancedifferencearithmetic，whichdetectsfindsthedefectspotsthroughdetectingandmeasuringthedifferencesofthegraychartimagebetweenthenormalclothandclothwithdefects．Theresultofclothdefectscanbemanaged．Thisthesisstudythecoretechnologyofdetectingsystem．Applyingdynamicthresholdmethodwhilebina

7、rizationthedefectspotimagewillbringoutthebinarizationimageforrealisticuse．ThebinaryimageofclothdefectCanbeobtainedusingthemathematicalmathematical-morphallaxiscorrosionandexpansionarithmetic．Todescribethetextile—defectshapecharacteristicssimplyandprecisely,thearticlebringsforwa