[发明专利]一种多纹理分级融合的织物缺陷检测方法及其装置有效
| 申请号： | 201811217224.2 | 申请日： | 2018-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN109410192B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 丁辉;尚媛园;邵珠宏;朱浩;付小雁;刘铁 | 申请（专利权）人： | 首都师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/41;G06T7/44 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 曹桓 |
| 地址： | 100000 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种多纹理分级融合的织物缺陷检测方法及其装置，其中所述方法包括：对织物图像进行预处理，得到预处理图像；对预设正常织物纹理样本数据进行学习，得到织物纹理分布特征；对缺陷区域进行初步定位和自适应性生长，得到初步定位区域；提取Tamura纹理特征、局部相位量化特征和经纬向纹理特征并进行分级融合，生成多特征融合图，将所述多特征融合图与织物纹理分布特征进行比对，从而对所述目标织物进行检测。本发明采用了多特征分级融合的织物缺陷检测算法，融合了不同纹理对织物缺陷的表达优势，降低了缺陷检测过程中漏检和误检情况发生，提高了织物缺陷检测的通用性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 纹理 分级 融合 织物 缺陷 检测 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
1.一种多纹理分级融合的织物缺陷检测方法，其特征在于，包括：对目标织物的织物图像进行预处理，得到预处理图像；对预设正常织物纹理样本数据进行学习，得到织物纹理分布特征；根据所述织物纹理分布特征，对所述预处理图像中的缺陷区域进行初步定位和自适应性生长，得到初步定位区域；提取所述初步定位区域中的Tamura纹理特征、局部相位量化特征和经纬向纹理特征；将所述多特征融合图与织物纹理分布特征进行比对，从而对所述目标织物进行检测对所述局部相位量化特征、所述Tamura纹理特征和所述经纬向纹理特征进行分级融合，生成多特征融合图；并将所述多特征融合图与织物纹理分布特征进行比对，从而对所述目标织物进行检测。
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