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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211185741.2 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 山东军冠纺织有限公司 地址 277600 山东省济宁市微山县赵庙镇 工业园区内 (72)发明人 张常军 (74)专利代理 机构 青岛致嘉知识产权代理事务 所(普通合伙) 3723 6 专利代理师 韩艳艳 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06V 10/25(2022.01) G06T 5/40(2006.01)G06T 5/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉的纺织品缺陷检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器视觉的纺织品 缺陷检测方法, 涉及缺陷检测领域。 主要包括: 对 待检测的纺织品的表面灰度图像进行像素块划 分; 从所有像素块中筛选出疑似缺陷像素块以获 得疑似缺陷区域; 通过线性插值算法对疑似缺陷 区域的灰度直方图进行平滑处理获得灰度曲线; 根据灰度曲线的波峰特征, 确定对疑似缺陷区域 的分割阈值进行确定的策略, 以获得分割阈值对 疑似缺陷区域进行阈值分割获得缺陷区域。 本发 明实施例能够实现对于纺织品中缺陷区域的有 效检测。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115272321 A 2022.11.01 CN 115272321 A 1.一种基于 机器视觉的纺织品缺陷检测方法, 其特 征在于, 包括: 获得待检测的纺织品的表面灰度图像, 并对表面灰度图像划分为相同尺寸的多个像素 块; 将所包含的像素点的灰度均值大于预设灰度阈值, 且所包含的像素点的灰度值的方差 大于预设方差阈值的像素块作为疑似缺陷像素块, 将所有疑似缺陷像素块进 行合并获得疑 似缺陷区域; 通过线性插值算法对疑似缺陷区域的灰度直方图进行平滑 处理获得灰度曲线, 确定所 述灰度曲线中主波峰的数量; 所述主波峰为灰度曲线中与最大的波峰的距离大于预设距离 阈值的波峰中的最大波峰, 或者灰度曲线中的最大波峰; 在主波峰的数量大于1的情况下, 确定对疑似缺陷区域进行阈值分割的分割阈值对应 的类间方差; 在主波峰的数量为1的情况下, 根据疑似缺陷区域中小于分割阈值的像素点的数量占 比, 以及疑似缺陷区域中不小于分割阈值的像素点的数量占比, 确定对疑似缺陷区域进行 阈值分割的分割阈值对应的类间方差; 利用最大的类间方差对应的分割阈值, 对疑似缺陷区域进行阈值分割获得缺陷区域。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 在 疑似缺陷区域中小于分割阈值的像素点 的数量占比, 大于疑似缺陷区域中不小于分割阈值的像素点的数量占比的情况下, 疑似缺 陷区域中不小于分割阈值的像素点的数量占比越大, 对疑似缺陷区域进 行阈值分割的分割 阈值对应的类间方差越大。 3.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 在 疑似缺陷区域中小于分割阈值的像素点 的数量占比, 不大于疑似缺陷区域中不小于分割阈值的像素点的数量占比的情况下, 疑似 缺陷区域中小于分割阈值的像素点的数量占比越大, 对疑似缺陷区域进 行阈值分割的分割 阈值对应的类间方差越大。 4.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述分割阈值位于疑似缺陷区域的灰度直 方图中频 数最大的灰度级, 到疑似缺陷区域的最大 灰度级之间。 5.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 所述分割阈值位于疑似缺陷区域的最小灰 度级, 到疑似缺陷区域的灰度直方图中频 数最大的灰度级之间。 6.根据权利要求2或3所述的方法, 其特征在于, 所述分割阈值从疑似缺陷区域中所有 灰度级中进行选择。 7.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述方法还包括确定所划分的像素块的尺 寸, 其中, 所划分的像素块的尺寸的确定的过程包括: 将表面灰度图像中灰度值大于表面灰度图像中像素点的灰度均值的像素点作为感兴 趣像素点, 确定感兴趣像素点连续出现的最大次数, 其中连续出现的方向为水平, 竖直以及 135°中的任意 一种; 根据感兴趣像素点连续出现的最大次数, 确定所划分的像素块的尺寸。 8.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 获得待检测的纺织品的表面灰度图像后, 所述方法还 包括对表面灰度图像进行均值滤波 去噪。 9.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 获得待检测的纺织品的表面灰度图像, 包 括, 从包含的待检测的纺织品的表面的图像中分割 出待检测的纺织品的表面图像, 并对所权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115272321 A 2述表面图像进行 灰度化获得表面灰度图像。 10.根据权利要求9所述的方法, 其特征在于, 从包含的待检测的纺织品的表面的图像 中分割出待检测的纺织品的表面图像, 是通过DN N实现的。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115272321 A 3
专利 一种基于机器视觉的纺织品缺陷检测方法
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