[发明专利]智能验布方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

一种智能验布方法，包括：获取布料的图像，从图像中获取多个疑似瑕疵，分别计算多个疑似瑕疵的等级，选取等级最高的疑似瑕疵为目标瑕疵，记录目标瑕疵。本公开还提出了一种智能验布装置、电子设备及存储介质，用于实施智能验布方法。本公开提出的方法、装置、电子设备及存储介质，可以识别布料中存在的瑕疵，识别速度快，精度高，有效降低了人力成本。

技术领域

本公开涉及纺织材料检测领域，尤其涉及一种智能验布方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

纺织业是我国国民经济的传统支柱型产业和重要的民生产业，也是我国国际竞争优势明显的产业。然而，近年来劳动力成本不断攀升，导致纺织企业生存压力不断加大，传统纺织向智能化纺织转型成为产业发展的必经之路。

目前，检测纺织物缺陷的算法可分为统计学、频域分析、模型方法这三种。其中，基于统计学的算法分别统计布料图像的行和列的灰度均值，通过比较灰度值得到布料图像的缺陷区域；基于频域分析的算法利用形态学滤波器，通过多尺度图像提取较高维度的特征信息，或者通过小波变换来分析图像的局部频率特性，以实现缺陷检测；基于模型的方法，如马尔可夫随机场算法、自动回归建模等方法，利用高斯马尔可夫随机建模来描述织物纹理特征，通过纹理信息区分出缺陷区域和正常区域。这些方法对纺织物的纹理有较高要求，通用性不足，难以适应不同纺织物的缺陷检测需求。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对纺织业人工质检精度低、速度慢、用人成本高、管理难等问题，本公开提出一种智能验布系统及方法，将人工智能视觉检测、识别技术与对外观质检大数据的云计算相结合，为企业提供智能化的产业解决方案。

(二)技术方案

本公开的一个方面提供了一种智能验布方法，所述方法包括：获取布料的图像；从所述图像中获取多个疑似瑕疵；分别计算所述多个疑似瑕疵的等级，选取等级最高的疑似瑕疵为目标瑕疵；记录所述目标瑕疵。

可选地，所述分别计算所述多个疑似瑕疵的等级，选取等级最高的疑似瑕疵为目标瑕疵包括：利用预置的深度学习分类模型分别判断所述多个疑似瑕疵中的各疑似瑕疵是否为真实瑕疵；当所述疑似瑕疵为真实瑕疵时，计算所述真实瑕疵的等级；选取等级最高的真实瑕疵作为目标瑕疵。

可选地，所述获取布料的图像包括：检测所述布料的边缘在所述照片中的位置；根据所述布料的边缘在所述照片中的位置，截取所述照片中布料的图像。

可选地，所述从所述图像中获取多个疑似瑕疵包括：对所述图像进行图像处理，获得目标图像；在经过处理后的所述目标图像中选定满足预设条件的区域作为所述疑似瑕疵。

可选地，所述对所述图像进行图像处理，获得目标图像包括：对所述图像进行直方图均衡化操作，增强所述图像对比度，获得增强图像；对所述增强图像进行缩放，并进行高斯平滑滤波处理，获得高频噪声滤波图像；分别对所述高频噪声滤波图像进行水平和竖直方向上的加博尔滤波处理，然后对滤波后的图像进行稀疏编码重建，获得重建图像；将所述重建图像与所述图像进行做差和二值化处理，获得二值化图像；将所述二值化图像进行腐蚀膨胀处理，并过滤稀疏干扰点，得到目标图像。

可选地，所述记录所述目标瑕疵包括记录所述瑕疵的类型、等级和所述瑕疵在所述布料上的纬向位置。

可选地，所述记录所述目标瑕疵之后，还包括：判断所述目标瑕疵是否连续出现；若所述目标瑕疵连续出现，则报警警示；若所述目标瑕疵没有连续出现，则不报警。

本公开的另一个方面提供了一种智能验布装置，包括：获取模块，用于获取布料的图像；疑似瑕疵获取模块，用于从所述图像中获取多个疑似瑕疵；目标瑕疵获取模块，用于分别计算所述多个疑似瑕疵的等级，选取等级最高的疑似瑕疵为目标瑕疵；存储模块，用于记录所述目标瑕疵。