[发明专利]织物疵点检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种织物疵点检测方法，所述方法包括：

获取待测织物表面图像和标准织物表面图像；

采用第一织物疵点检测算法对所述待测织物表面图像与所述标准织物表面图像进行对比检测；

当检测到所述待测织物表面图像存在疵点时，对所述待测织物表面图像和所述标准织物表面图像进行处理，得到疵点特征突出的图像；

采用第二织物疵点检测算法对处理结果进行检测，获得疵点参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二织物疵点检测算法包括基于卷积匹配追踪和Gabor的K-VSD算法的双重疵点的织物疵点检测算法、基于Gaussian回代交替方向图像分界的织物疵点检测算法以及基于多通道Gabor和KPCA的织物疵点检测算法中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用基于卷积匹配追踪和Gabor的K-VSD算法的双重疵点的织物疵点检测算法对所述处理结果进行检测，获得疵点参数包括：

把所述标准织物表面图形作为样本集，采用卷积匹配追踪和基于Gabor的K-VSD迭代算法进行稀疏编码训练，得到融合字典；

将经过处理的所述待测织物表面图像和所述标准织物表面图像在所述融合字典上投影作为特征，计算距离，获得疵点参数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用基于Gaussian回代交替方向图像分界的织物疵点检测算法对所述处理结果进行检测，获得疵点参数包括：

采用Gaussian回代交替方向方法分解处理后的待测织物表面图像，将处理后的待测织物表面图像分解为疵点部分和纹理部分；

采用二维大津阈值方法对分解得到的所述疵点部分进行分割，获得疵点参数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用基于多通道Gabor和KPCA的织物疵点检测算法对所述处理结果进行检测，获得疵点参数包括：

将所述处理结果分割成不重叠的图像子块；

将所述图像子块进行数据融合，并使用KPCA算法对数据融合的结果进行降维；

对降维后的结果进行中值滤波和相似度比较，获得疵点参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一织物疵点检测算法包括Gabor算法和高斯算法中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待测织物表面图像进行处理采用的算法包括均值降采样算法、直方图均衡化算法、Gabor滤波算法中的至少一种。

8.一种织物疵点检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待测织物表面图像和标准织物表面图像；

第一检测模块，用于采用第一织物疵点检测算法对所述待测织物表面图像与所述标准织物表面图像进行对比检测；

处理模块，用于当检测到所述待测织物表面图像存在疵点时，对所述待测织物表面图像和所述标准织物表面图像进行处理，得到疵点特征突出的图像；

第二检测模块，用于采用第二织物疵点检测算法对处理结果进行检测，获得疵点参数。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。