[发明专利]一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法

权利要求书

1.一种圆纬编横条疵点在线检测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集圆纬编机运行时的实时织物图像，并将含有标记横列的图像作为标记图像；

利用灰度梯度法计算实时织物图像的x方向与y方向相结合的梯度图像；

使用灰度梯度共生矩阵法，提取梯度图像的纹理信息得到特征图像；

根据特征图像判断所述实时织物图像是否含有疵点，并判断疵点是否为横条疵点；

若所述实时织物图像含有疵点，且疵点为横条疵点，记该实时织物图像为疵点图像，则根据特征图像与标记图像之间的拍摄图像数量、标记图像中标记所在横列、疵点图像中疵点所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据特征图像判断所述实时织物图像是否含有疵点，并判断疵点是否为横条疵点，包括：

将特征图像与预先获取的疵点样本图像的进行比对识别，以判断所述实时织物图像是否含有疵点以及疵点是否为横条疵点；

所述疵点样本图像的获取过程包括：

采集不同组织类型、不同织物密度下的横条疵点织物图像；

利用灰度梯度法计算横条疵点织物图像的x方向与y方向相结合的样本梯度图像；

使用灰度梯度共生矩阵法，提取样本梯度图像的纹理信息得到样本特征图像；

根据织物类型、织物密度对获取到的样本特征图像进行分类得到训练样本集；

所述训练样本集中的图像统称为疵点样本图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据特征图像与标记图像之间的拍摄图像数量、标记图像中标记所在横列、疵点图像中疵点所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置，包括：

假设标记图像中标记横列距标记图像顶边的高度为H_BJ，横条疵点距疵点图像顶边的高度为H_CD，机上纵密为cpc横列/5cm；

则横条疵点的三角路数的计算公式为其中，scale为采集织物图像时的缩小比例；符号“％”表示取余数，LS为圆纬编机总路数，LS_BJ为标记路数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标记图像中的标记横列采用色纱进行标记。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法采用工业相机采集圆纬编机运行时的实时织物图像，采集间隔时间t为：

其中，H为工业相机拍摄的织物实际高度，单位cm；v为圆纬编机机速，单位r/min；HL为圆纬编机每转一圈对应形成的横列数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法中设定圆纬编机转过工业相机高度拍摄范围即拍摄一张织物图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，工业相机采集织物图像时的缩小比例scale为所采集到的实时织物图像的顶边长与实际图像的顶弧长之比。

8.一种圆纬编横条疵点在线检测系统，其特征在于，所述系统在圆纬编机的牵拉卷取机构外加装工业相机，所述工业相机与计算机相连，将采集到的实时织物图像传输给计算机，计算机采用权利要求1-7任一项所述的方法进行横条疵点检测，并在检测到横条疵点时，计算出导致产生横条疵点的三角位置。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统在织物内部设置照明灯以提供光源，照明灯亮度可调节。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述系统好包括报警装置，所述报警装置与计算机相连，在检测到横条疵点时报警装置自动报警。