[发明专利]基于图像处理的织物表面缺陷检测方法和系统

说明书

本发明涉及数字图像处理识别和纺织品检测及分类技术领域，具体涉及一种基于图像处理的织物表面缺陷检测方法和系统。该方法包括：根据各像素点位置是否是织物将待检测织物表面图像二值化，分为空洞像素、织物像素；对空洞像素区域进行膨胀，获得织物膨胀二值图像；根据膨胀二值图像获取织物参考二值图像；根据织物参考二值图像获得消除织物纹理信息的待检测织物二值图像；根据待检测织物缺陷二值图像获得织物缺陷类型。本发明消除了待检测织物表面图像的织物纹理信息，可忽略织物表面纹理的干扰，提高缺陷检测精度；可准确识别出织物表面折痕和其他线条状缺陷，无需实施者再人为分析缺陷类别，提高纺织机器的运维效率。

技术领域

本发明涉及数字图像处理识别和纺织品检测及分类技术领域，具体涉及一种基于图像处理的织物表面缺陷检测方法和系统。

背景技术

纺织品是人们日常生活中的不可缺少的物品，随着生活水平的不断提高，人们对纺织品质量的要求越来越高，而纺织品中的缺陷不仅对于质量有影响，而且对于纺织品的美观性，时尚性都会有影响。传统织物检测通常通过人工对织物表面缺陷进行检测，但易出现漏检情况，且检测速度较慢，人工劳动性强缺点；因此现有技术提出了通过图像处理或深度学习的方法进行织物表面缺陷检测，如CN102879401B基于模式识别和图像处理的纺织品瑕疵自动检测及分类方法；CN107643295B一种基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法和系统等。

但现有织物表面缺陷检测技术存在问题在于，难以适用多种工况，泛化能力较差，面对缺陷不明显和织物表面纹理干扰的情况时，难以有效地通过模板匹配或阈值分割获取缺陷。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于图像处理的织物表面缺陷检测方法和系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于图像处理的织物表面缺陷检测方法：获取待检测织物表面图像，根据各像素点位置是否是织物将待检测织物表面图像二值化，分为空洞像素、织物像素；对空洞像素区域进行膨胀，获得织物膨胀二值图像；将织物膨胀二值图像多次平移获得多张平移后的织物膨胀二值图像，将织物膨胀二值图像分别和平移后的织物膨胀二值图像逐点相乘获得多张相乘后二值图像；根据相乘后二值图像中空洞像素点数量选取织物参考二值图像；

对织物参考二值图像中织物像素点进行聚类，获取各聚类集合的包围框；确定正方形尺寸，根据正方形的尺寸将待检测织物表面图像划分为多个正方形待处理区域；根据正方形尺寸从待检测织物表面图像的非包围框区域截取多个待比较正方形，从多个待比较正方形中确定各正方形待处理区域的最优正方形；利用最优正方形消除各个待处理区域的织物纹理信息，获取待检测织物缺陷二值图像；

根据待检测织物缺陷二值图像获得织物缺陷类型。

优选地，对空洞像素区域进行膨胀，获得膨胀二值图像包括：获取二值图像中空洞像素和织物像素的数量比值，将比值与1的距离作为膨胀参考指标；若膨胀参考指标为变小趋势，则继续膨胀，若膨胀参考指标变大，则以上次膨胀对应的二值图作为织物膨胀二值图像；织物膨胀二值图像中空洞像素和织物像素数量近似相等。

优选地根据相乘后二值图像中空洞像素点数量选取织物参考二值图像包括：获取多张相乘后二值图像，选择空洞像素数量最多的相乘后二值图像作为第一织物参考二值图像；根据待检测织物表面图像的尺寸获得第一预设阈值；若第一织物参考二值图像中织物像素数量不超过第一预设阈值，第一织物参考二值图像作为织物参考二值图像；若第一织物参考二值图像中织物像素数量超过第一预设阈值，将第一织物参考二值图像反向进行平移获得多张平移后的第一织物参考二值图像；将第一织物参考二值图像与平移后第一织物参考二值图像逐点相乘获得多张相乘后二值图像；选取相乘后二值图像中空洞像素数量最多的二值图像作为织物参考二值图像。

优选地，正方形尺寸满足：利用该尺寸正方形对织物参考二值图像中非包围框区域进行填充，使未填充区域最小。