基于机器视觉的布匹疵点实时检测系统的研究

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1、学校代码：10385分类号：研究生学号：1200201019密级：基于机器视觉的布匹疵点实时检测系统的研究ResearchofReal-timeFabricDefectDetectionSystemBasedonMachineVision作者姓名：刘伟斌指导教师：郑力新教授学科：电气工程研究方向：智能技术与自动化装置所在学院：信息科学与工程学院论文提交日期：二零一五年四月十日学位论文独创性声明本人声明兹呈交的学位论文是本人在导师指导下完成的研究成果。论文写作中不包含其他人已经发表或撰写过的研究内容，如参考他人或集体的科研成果，

2、均在论文中以明确的方式说明。本人依法享有和承担由此论文所产生的权利和责任。论文作者签名：签名日期：学位论文版权使用授权声明本人同意授权华侨大学有权保留并向国家机关或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅。本人授权华侨大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。论文作者签名：指导教师签名：签名日期：签名日期：摘要摘要布匹表面缺陷检测是现代纺织行业对布匹品质等级把关的关键所在。当前我国纺织业对布匹疵点的检测仍然靠人工视觉检测，该方法存在

3、效率低、成本高、误检率高等缺点。为克服这些不足，提高纺织布匹质量检测的智能化程度，本文从硬件结构、疵点检测算法和分类算法上对布匹疵点视觉检测系统进行设计和研究。首先通过对传统的人工验布机MT-2500进行改造，重新设计其控制电路。根据实际需求对工业相机及镜头进行选型并设计与其配套的LED视觉光源，通过振动实验和打光实验确定安装方式。将控制系统和视觉成像系统结合，完成机器视觉验布机硬件体系设计。其次，对布匹疵点检测工作本文提出基于Hough变换和Gabor滤波器、基于频域筛状滤波器及基于灰度共生矩阵三种布匹疵点检测算法。其中基于

4、Hough变换和Gabor滤波器的检测算法采用Hough变换检测布匹纹理方向，作为Gabor滤波器的滤波方向，减少了滤波器组数量，且能够针对不同纹理方向的布匹都有很好的检测效果。基于频域筛状滤波器的检测算法通过傅立叶变换获得布匹频谱图，根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息，保留疵点信息，再经逆变换进行灰度图重构得到去除正常纹理的疵点图像，该算法能够显著缩短检测时间。基于灰度共生矩阵的检测算法将布匹图片进行灰度级量化至16级，再提取00，45，9，135四个方向上的灰度共生矩阵，通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对比度、

5、差异性和逆差矩这五种特征值并各自生成特征图像来检测疵点。经实验对比分析，基于灰度共生矩阵的检测算法检测效果最佳，基于频域筛状滤波器的检测算法时效性最佳。再次，开发了基于灰度共生矩阵特征向量和支持向量机结合的布匹疵点分类算法。取灰度共生矩阵的熵、相关性、对比度、能量的方差和标准差作为支持向量机的输入参数，实现对常见四类疵点分类且准确率达90.4%。最后设计了一套布匹疵点检测系统平台，该平台在LabVIEW11.0及OpenCV2.1软件环境下开发，实现LabVIEW调用OpenCV库的数据接口，主要包括用户管理、图像采集处理、设

6、备动作控制和光源调节界面等功能。I华侨大学硕士学位论文关键词：机器视觉疵点检测Gabor频域滤波灰度共生矩阵支持向量机IIAbstractAbstractTextilesurfacedefectdetectionisthekeytocheckingqualitygradeoftextileformoderntextileindustry.Todaythedetectionsfortextiledefectinchinaarestilldependingonmanualvisioninspection,butthismethod

7、hasanumberofweaknessessuchasinefficiency,high-costandrandomdeviation.Inordertoovercometheseweaknessesandimprovetheintelligenceofthedetection,wehaveresearchedaboutthehardwarestructure,fabricdefectsinspectionalgorithmandsortingalgorithmsofthetextiledefectvisualdetecti

8、onsystem,andthendesignedandstudiedforthesystem.Firstly,wetransformedthetraditionalmanualfabricinspectionsystemMT-2500,redesignedthecontrol