[发明专利]基于智能视觉传感器的布匹瑕疵检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及媒体通信技术领域，尤其涉及一种基于智能视觉传感器的布匹瑕疵检测方法和装置。

背景技术

瑕疵检测在保障织物质量方面具有重要意义。传统瑕疵检测依靠肉眼进行，效率低下且由于肉眼容易疲劳漏检率较高。机器视觉技术的发展为布匹瑕疵检测提供了新的解决思路，近20年来国内外学者进行了很多有益的探索并开发了一些实时布匹检测装置。Abouelela提出了一种视觉检测装置，由摄像头、视频采集卡和计算机组成，数字化的图像经过预处理后进行二值化操作，从而检测出瑕疵部位。Saeidi提出一种用于CircularKnittingMachine的视觉检测装置，由分辨率为640x320的CMOS相机和个人计算机组成，检测算法采用Garbor小波。Rocco提出一种基于神经网络的在线实时视觉检测方法，能够检测出常见的瑕疵并进行分类，瑕疵检出率达到93％。Mak提出一种基于机器视觉的检测方法，并在实验室构建了原型系统，该系统由光源、线扫描相机(linescancamera)、采集卡(framegrabber)和计算机组成，检测算法采用Gaborwavlet，取得了满意的结果。Sun提出一种基于PCNN神经网络的自适应检测装置，由分辨率为800x600的面阵相机(areascancamera)及计算机组成。

以上基于机器视觉的布匹瑕疵检测装置均是基于PC机架构的，即系统由光源、相机、采集卡和计算机组成，在这种PC机架构中计算机是运算的核心，图像数据通过采集卡传输到PC机中，运行各种检测算法并输出检测结果。

上述基于PC的布匹检测装置的缺点为成本高、运行不稳定、功耗高、体积大、不易安装等。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于智能视觉传感器的布匹瑕疵检测方法和装置，以实现提高布匹瑕疵检测效率。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于智能视觉传感器的布匹瑕疵检测方法，包括：

智能视觉传感器采集经编机的布面的图像数据，将采集的图像数据传输给控制器；

所述控制器对所述图像数据进行二维小波变换处理；

采用具有方向性的形态学滤波方法对所述二维小波变换处理后的图像数据进行去噪处理。

优选地，所述的智能视觉传感器采集经编机的布面的图像数据，将采集的图像数据传输给控制器，包括：

将嵌入式处理器与图像传感器集成在视觉传感器中，将多个视觉传感器安装的经编机的布面上方，每个视觉传感器覆盖设定宽度的布面，每个视觉传感器均采集所覆盖的布面的图像，将采集的图像传输给控制器。

优选地，所述的控制器对所述图像数据进行二维小波变换处理之前还包括：控制器对各个智能视觉传感器传输过来的图像进行预处理，所述预处理包括均衡处理和/或滤波预处理。

优选地，所述的控制器对所述图像数据进行二维小波变换处理，包括：

所述控制器对所述图像数据进行二维小波变换处理，得到多个子带，其中，子带LH2表示二层小波分解后水平方向的低频与垂直方向上的高频成份，对子带LH2构成的图像进行二值化分割处理；

选择一个初始的阈值T，该阈值取所述子带LH2构成的图像的最大灰度和最小灰度的均值，利用阈值T对所述子带LH2构成的图像进行分割，将图像分割为两部分：灰度值大于T的图像区域G₁和灰度值小于等于T的图像区域G₂，计算出G₁和G₂包含的像素的灰度均值u₁和u₂，得到新的阈值再利用新的阈值T对图像进行分割；

重复执行以上阈值计算、利用阈值对图像进行分割的处理步骤，直到连续两次计算得到的阈值T的差值小于设定值，得到二值化分割处理后的图像。

优选地，所述的采用具有方向性的形态学滤波方法对所述二维小波变换处理后的图像进行去噪处理，包括：

设置具有方向性的形态学滤波模板，所述形态学滤波模板包括垂直检测滤波模板和对角检测滤波模板；

利用所述垂直检测滤波模板和对角检测滤波模板对所述二维小波变换处理后的图像进行去噪处理，得到布匹瑕疵的检测结果，当应用垂直检测滤波模板时，当前像素与其上下两个相邻像素一致时，则所述当前像素被置为255；当应用对角检测滤波模板时，当前像素与其对角方向上的两个相邻像素一致时，则所述当前像素被置为255。