[发明专利]图像特征提取及分类的方法和装置

说明书

本发明涉及一种图像特征提取及分类的方法和装置，其中，图像特征提取及分类的方法通过对获取的经编织物的灰度图像进行特征提取，并将根据提取的特征进行分类。通过图像特征提取及分类的方法，快速有效的经编织物图像瑕疵特征提取及经编织物瑕疵有无进行分类识别，提高了效率，提高了识别的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理、分析与机器视觉领域，具体而言，涉及一种图像特征提取及分类的方法和装置。

背景技术

目前的纺织品已成为人们日常生活不可缺少的物品，其中大部分采用的是经编机自动化生产。经编织物的瑕疵指的是在经编机生产过程中出现的断经、断纬、破洞、跳针等生产缺陷，这种缺陷会影响之后成品的产品外观，造成经济损失。为了提高消费者体验、减少损失，在经编机生产过程中有必要对上述瑕疵缺陷进行实时监控，出现不良时对经编机进行相应的处置，减少不良频率继续扩大，并为经编机的维护保养提供数据支撑。传统的检测采用人工巡线的方式，观察经编织物是否存在不良，存在检测效率低，准确性差，人工强度大等问题，若不能及时发现瑕疵，则造成很大经济损失。

经申请人检索发现，采用机器视觉技术对经编织物图像进行采集分析，国内外的专家学者进行了大量的研究，取得了很多成果。但大部分的算法研究均停留在实验室阶段，样品量较少，缺少大量的在线产品的验证。且有些方法采用的算法运算时间较长，难以满足在线检测的要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像特征提取及分类的方法，以实现快速有效的经编织物图像瑕疵特征提取及经编织物瑕疵有无进行分类识别的目的。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

本发明实施例提供了一种图像特征提取及分类的方法，所述图像特征提取及分类的方法通过对获取的经编织物的灰度图像进行特征提取，并将根据提取的特征进行分类。

在本发明较佳的实施例中，所述通过对获取的经编织物的灰度图像进行特征提取的方法包括：

获取经编织物的灰度图像；

对灰度图像进行中值滤波并得到滤波后图像；

将灰度图像减去滤波后图像并进行取反并得到反色图像；

对反色图像进行特征提取；

根据提取的特征对经编织物进行分类。

在本发明较佳的实施例中，所述对反色图像进行特征提取的方法包括：

提取反色图像上角度为0和角度为90°的灰度共生矩阵中能量(或角度二阶距)、相关性、协同性、对比度特征八者中一种或多种；和/或

通过对反色图像进行阈值分割算法，获取纱线区域，并对纱线区域的面积、圆度C和圆度R三项中一种或多种特征进行提取。

在本发明较佳的实施例中，所述根据提取的特征对经编织物进行分类的方法包括：

选取提取的特征中影响最大的M个；

将M个特征作为分类器的输入节点；

通过分类器对采集的经编织物图像进行类别判断。

在本发明较佳的实施例中，所述选取提取的特征中影响最大的M个的方法包括：

将提取的特征采用主成分分析法进行降维后选取影响最大的M个。

在本发明较佳的实施例中，所述将提取的特征采用主成分分析法进行降维后选取影响最大的M个的方法包括：

输入提取的特征的样本集；

对所有样本进行去中心化处理；

计算样本的协方差矩阵；