[发明专利]基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采用CCD摄像机采集织物的纹理图像，使用大津法自动寻找最佳分割阈值T，根据最佳分割阈值T对织物纹理图像进行图像目标与背景的分割，得到二值化的织物纹理图像；

步骤2，通过窗口像素搜索方法跟踪二值化的织物纹理图像中条纹走向，并在此过程中去除孤立点噪声，确定所跟踪条纹的起点和终点，最终得出条纹纬斜角度；

步骤3，采用条纹空间域约束的方法跟踪多路条纹，并得到一组条纹纬斜角度值，对该组条纹纬斜角度值进行选择性平均得到最终的织物纹理图像纬斜角度值。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法，其特征在于，步骤1所述使用大津法自动寻找分割阈值T，根据分割阈值T对织物纹理图像进行图像目标与背景的分割，具体如下：

（1.1）根据分割阈值T’，统计纹理图像中目标点占图像总像素点的比例，目标点占图像总像素点的比为p_t，目标点灰度平均值记为g_t，背景点数占图像总像素数的比为p_b，背景点灰度平均值记为g_b，则纹理图像的总像素点灰度平均值g为：

g＝p_t×g_t+p_b×g_b   (1)

类间方差Dev表示为：

Dev＝p_t×(g_t-g)²+p_b×(g_b-g)²   (2)

类间方差Dev等价表示为dev：

dev＝p_t×p_b×(g_t-g_b)²   (3)

（1.2）从纹理图像的最小灰度值遍历到最大灰度值依次作为图像的分割阈值T’，当dev最大时，此时的分割阈值为该幅纹理图像的最佳分割阈值T，以该最佳分割阈值T对纹理图像进行二值化，即将明暗相间的条纹中的亮部像素点全部变成白像素，而暗部的像素全部变成黑像素。