(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 202210473932.2 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 南通百杭纺织品有限公司 地址 226017 江苏省南 通市海门市天补镇 通启路146号内1号房 (72)发明人 罗冬生　陆锦娟　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法 和系统 (57)摘要 本发明涉及工业缺陷检测技术领域， 具体涉 及基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法和 系统， 首先对布匹图像进行图像处理得到了布匹 灰度图像中正常灰度值集合与异常灰度值集合 的平均灰度差及布匹灰度图像中正常灰度值集 合方差与异常灰度值集合方差， 进而得到了分段 线性函数， 利用分段线性函数对布匹图像中的梯 度进行增强， 再利用canny算子对增强梯度后的 布匹灰度图像进行检测得到布匹边缘检测图像， 再利用霍夫变换检测布匹边缘检测图像得到布 匹直线型缺陷。 通过先增强布匹图像灰度梯度再 检测的方法提高了布匹缺陷检测的准确度。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 114881960 A 2022.08.09 CN 114881960 A 1.基于特 征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取布匹灰度图像； 设置滑窗， 利用滑窗对布匹灰度图像进行遍历， 利用每个窗口中所有像素点的灰度值 计算每个窗口的灰度均值， 并将获取的灰度均值作为该窗口中所有像素点的灰度值对布匹 灰度图像进行重构， 获得重构灰度图像； 利用重构灰度图像中每个像素点的灰度值对重构灰度图像进行聚类， 得到正常灰度值 集合和异常灰度值 集合； 利用正常灰度值 集合和异常灰度值 集合的平均灰度值得到平均灰度差； 根据得到的平均灰度差分别获取对正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进 行线性变换的线性变换 方程式斜 率； 获取正常灰度值集合中的灰度值方差与异常灰度值集合中的灰度值方差作为对正常 灰度值集合和异常灰度值 集合中的像素点进行线性变换的截距； 利用获取的正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进行线性变换的线性变换 方程式斜率和截距分别对正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进 行线性变换， 得 到增强后的重构灰度图像； 利用canny算子对增强后的重构灰度图像进行边 缘检测得到布匹边 缘检测图像； 利用霍夫变换对布匹边 缘检测图像进行检测得到布匹中的直线型缺陷。 2.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述重构灰 度图像是按如下 方式得到的： 设置滑窗， 利用滑窗对布匹灰度图像进行遍历， 利用每个窗口中所有像素点的灰度值 计算每个窗口的灰度均值， 并将获取的灰度均值作为该窗口中所有像素点的灰度值对布匹 灰度图像进行重构， 获得重构灰度图像。 3.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述正常灰 度值集合及异常灰度值 集合是按如下 方式得到的： 利用重构灰度图像中每个像素点的灰度值对重构灰度图像进行聚类， 得到正常灰度值 集合和异常灰度值 集合。 4.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述正常灰 度值集合及异常灰度值 集合的平均灰度差是按如下 方式得到的： 获取正常灰度值集合的平均 灰度值及异常灰度值集合的平均 灰度值， 进而得到正常灰 度值集合与异常灰度值 集合的平均灰度差， 具体表达式如下： d＝|Eb‑Ea| 式中： d表示正常灰度值集合与异常灰度值集合的平均灰度差， Ea表示正常灰度值集合 的平均灰度值， Eb表示异常灰度值 集合的平均灰度值。 5.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述线性变 换方程式斜 率是按如下 方法得到的： 获取正常灰度值集合的平均 灰度值及异常灰度值集合的平均 灰度值， 进而得到正常灰 度值集合与异常灰度值 集合的平均灰度差； 根据得到的平均灰度差分别获取对正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进 行线性变换的线性变换 方程式斜 率。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114881960 A 26.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述线性变 换方程式截距是按如下 方法得到的： 获取正常灰度值 集合方差与异常灰度值 集合方差； 将正常灰度值集合中的灰度值方差与异常灰度值集合中的灰度值方差作为对正常灰 度值集合和异常灰度值 集合中的像素点进行线性变换的截距。 7.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述分段线 性变换函数表达式如下： 式中： A表示正常灰度值集合， B表示异常灰度值集合， d表示集合A和集合B的平均灰度 差， Eb表示异常灰度值集合的平均灰度值， 表示正常灰度值集合的线性方程式截距， 表示异常灰度值 集合的线性方程式截距。 8.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述增强后 的重构灰度图像是按如下 方法得到的： 利用获取的正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进行线性变换的线性变换 方程式斜率和截距分别对正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进 行线性变换， 得 到增强后的重构灰度图像。 9.根据权利要求1基于特征增强的布匹直线型缺陷检测方法， 其特征在于， 所述布匹直 线型缺陷是按如下 方法得到的： 利用霍夫变换对布匹边缘检测图像进行检测， 若图像中存在直线， 则布匹存在直线型 缺陷， 若图像中不存在直线， 则布匹不存在缺陷。 10.基于特 征增强的布匹直线型缺陷检测系统， 其特 征在于， 包括： 图像采集模块： 用于采集布匹图像， 得到布匹灰度图像； 图像处理模块： 设置滑窗， 利用滑窗对布匹灰度图像进行遍历， 利用每个窗口中所有像 素点的灰度值计算每个窗口的灰度均值， 并将获取的灰度均值作为该窗口中所有像素点的 灰度值对布匹灰度图像进行重构， 获得重构灰度图像； 图像增强模块： 利用重构灰度图像中每个像素点的灰度值对重构灰度图像进行聚类， 得到正常灰度值 集合和异常灰度值 集合； 利用正常灰度值 集合和异常灰度值 集合的平均灰度值得到平均灰度差； 根据得到的平均灰度差分别获取对正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进 行线性变换的线性变换 方程式斜 率； 获取正常灰度值集合中的灰度值方差与异常灰度值集合中的灰度值方差作为对正常 灰度值集合和异常灰度值 集合中的像素点进行线性变换的截距； 利用获取的正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进行线性变换的线性变换 方程式斜率和截距分别对正常灰度值集合和异常灰度值集合中的像素点进 行线性变换， 得 到增强后的重构灰度图像； 边缘检测模块： 利用canny算子对增 强后的重构灰度图像进行边缘检测得到布匹边缘权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114881960 A 3