[发明专利]一种基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：利用人工神经网络对织物使用的丝线种类和色泽进行确定和分类，并利用人工神经网络技术对配色的方案数据进行提取和挑选；

步骤2：根据预定编织方案进行编织；

步骤3：采集织物图像，并利用Gabor滤波器对织物图像进行检测，对织物图像中的瑕疵点进行标记和分割；在利用人工神经网络技术对织物使用的丝线种类和色泽进行确定时，包括以下步骤：

步骤1.1：将可选织物的参数输入至人工神经网络中形成数据库；

步骤1.2：将待编织织物的参数输入至人工神经网络中，利用人工神经网络选择最相似的原料方案和加工步骤及所需原料；

步骤1.3：利用遗传算法模拟人工神经网络选择的方案的结果；

步骤1.4：利用计算机视觉技术对方案进行判断。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法，其特征在于：在利用人工神经网络技术对织物使用的丝线种类和色泽进行确定时，可选织物的参数和待编织织物的参数包括：织物的整体风格、织物的颜色、织物的大小、织物的形状和织物的用途。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法，其特征在于：在利用人工神经网络技术对织物使用的丝线种类和色泽进行确定时，待编织织物的参数包括：丝线的粗糙度、丝线的染色难易程度、丝线的着色效果、丝线的光亮度、丝线的使用途径和丝线的粗细。

4.根据权利要求3所述的基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法，其特征在于：在利用计算机视觉技术对方案进行判断时，包括以下步骤：利用3Dmax软件建立针织物的模型，并在针织物的表面赋予不同的特性，建模完成后将织物模型图像与织物设计图像进行对比，若预织物模型图像与织物设计图像相差大，则所选的丝线的种类和色泽不合格，则重新对丝线的种类和色泽进行挑选，直至预编织后的织物图像与织物参考图像一致为止。

5.根据权利要求4所述的基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法，其特征在于：在针织物的表面赋予不同的特性时，赋予的特性包括:丝线的粗糙度、丝线的光亮度和丝线的染色效果。

6.根据权利要求5所述的基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法，其特征在于：在根据预定编织方案进行编织时，包括以下步骤：

步骤2.1：对生丝进行初步加工，进行缫丝，将生丝绞成绞状的丝线，再对生丝进行精练和酶练，然后对生丝进行染色；

步骤2.2：对生丝进行再次加工，对染色后的丝线进行抗丝和调丝，然后对丝线进行排花牵经，再进行穿综穿筘；

步骤2.3：对穿综穿筘后的丝线进行卷纬操作，完成后进行织造。

7.根据权利要求6所述的基于图像处理技术的纺织品表面瑕疵点检测方法，其特征在于：在对织物图像进行检测时，包括以下步骤：

步骤3.1：对编制好的织物边缘处进行检查；

步骤3.2：对编织好的织物进行取样，并利用高清摄像头对样品进行表面图像采集，得到织物图像；

步骤3.3：对采集到的织物图像进行处理，得到处理后的织物图像；

步骤3.4：利用Gabor滤波器对织物图像进行检测，然后利用人工神经网络对处理后的织物图像进行识别和计算，并对瑕疵点进行标记和分割。