[发明专利]一种用于纺纱生产加工的抗起球性能检测方法

说明书

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种用于纺纱生产加工的抗起球性能检测方法，该方法包括：获取由纺纱生产加工生成的待检测纺织品的目标摩擦图像；对目标摩擦图像中的每个像素点进行邻域灰度差异分析处理；对目标摩擦图像中的每个像素点进行毛球毛羽杂乱分析处理；根据目标摩擦图像中的每个像素点对应的预设窗口中的灰度值分布，确定像素点对应的毛球凸起指标；目标摩擦图像中的像素点对应的毛球边缘指标；确定毛球边缘像素点集合和目标毛球区域集合；判断待检测纺织品的抗起球性能是否合格。本发明通过对目标摩擦图像进行数据处理，提高了对纺纱生产加工生成的纺织品进行抗起球性能检测的效率，主要应用于抗起球性能检测。

技术领域

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种用于纺纱生产加工的抗起球性能检测方法。

背景技术

由纺纱生产加工生成的纺织品（如，衣服）在穿着、洗涤或者进行其他运动的过程中，纺织品里面的纤维往往会受到外界给它们的力的作用，从而形成一定程度的相互纠缠和纠结，最终形成毛球，这种现象称之为“起球”现象，是比较常见的缺陷现象。由于纺织品起球后，既破坏了纺织品的外观，又降低了纺织品的使用性。因此，对纺纱生产加工生成的纺织品进行抗起球性能检测尤为重要。目前，对纺纱生产加工生成的纺织品进行抗起球性能检测时，通常采用的方式为：基于纺织品的摩擦图像，对纺织品进行起球缺陷检测，得到毛球区域，并根据毛球区域，判断纺织品的抗起球性能。其中，摩擦图像可以是对纺织品进行摩擦后的图像。毛球区域又叫起球区域。现有基于物品图像，对物品进行缺陷检测的常用方法为：基于物品图像，采用神经网络，对物品进行缺陷检测。

然而，当基于摩擦图像，采用神经网络，对纺织品进行起球缺陷检测时，经常会存在如下技术问题：

训练神经网络时，往往需要大量标注了毛球区域的摩擦图像，这些图像的收集往往需要耗费大量的时间，并且训练神经网络的时间往往也较长，因此，往往导致对纺织品进行起球缺陷检测的效率低下，从而往往导致对纺纱生产加工生成的纺织品进行抗起球性能检测的效率低下。

发明内容

本发明的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本发明的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

为了解决对纺纱生产加工生成的纺织品进行抗起球性能检测的效率低下的技术问题，本发明提出了一种用于纺纱生产加工的抗起球性能检测方法。

本发明提供了一种用于纺纱生产加工的抗起球性能检测方法，该方法包括：

获取由纺纱生产加工生成的待检测纺织品的目标摩擦图像；

对所述目标摩擦图像中的每个像素点进行邻域灰度差异分析处理，得到所述像素点对应的邻域灰度差异；

对所述目标摩擦图像中的每个像素点进行毛球毛羽杂乱分析处理，得到所述像素点对应的目标杂乱系数；

根据所述目标摩擦图像中的每个像素点对应的预设窗口中的灰度值分布，确定所述像素点对应的毛球凸起指标；

根据所述目标摩擦图像中的每个像素点对应的邻域灰度差异、目标杂乱系数和毛球凸起指标，确定所述像素点对应的毛球边缘指标；

根据所述目标摩擦图像中的像素点对应的毛球边缘指标，确定毛球边缘像素点集合；

基于所述毛球边缘像素点集合，确定目标毛球区域集合；

根据所述目标毛球区域集合，判断所述待检测纺织品的抗起球性能是否合格。

进一步地，所述对所述目标摩擦图像中的每个像素点进行邻域灰度差异分析处理，得到所述像素点对应的邻域灰度差异，包括：