基于紋理分析的皮革缺陷檢測(cè)的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著人們生活水平的不斷提高,皮革產(chǎn)品越來(lái)越深入到人們的生活中,人們對(duì)皮革產(chǎn)品的質(zhì)量要求越來(lái)越高。另一方面,通過人工檢測(cè)皮革質(zhì)量的速度和精確度已不能滿足社會(huì)發(fā)展的需要,主要原因是檢測(cè)結(jié)果因人而異,沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),而且隨著工人勞動(dòng)強(qiáng)度的增加,檢測(cè)的速度和精確度會(huì)降低。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,使得皮革質(zhì)量檢測(cè)在這方面也得到了迅猛的發(fā)展。利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行皮革質(zhì)量檢測(cè)可以解放生產(chǎn)力,提高勞動(dòng)效率和檢測(cè)的速度、精確度。通過圖

2、像處理技術(shù)可以從皮革的缺陷,皮革的平整度,皮革的密度等方面進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。而在皮革質(zhì)量檢測(cè)中最重要的是對(duì)皮革表面的缺陷進(jìn)行檢測(cè)。本文主要研究利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)皮革表面的缺陷進(jìn)行檢測(cè)以及對(duì)缺陷進(jìn)行評(píng)估。本研究主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴為了提高皮革分割和缺陷檢測(cè)的精度,對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理,通過分析含有缺陷的皮革圖像的特點(diǎn),對(duì)圖像的對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)和進(jìn)行圖像去噪。圖像對(duì)比度增強(qiáng)的處理方法有很多,依據(jù)皮革特性尋求使缺陷區(qū)域能更好呈現(xiàn)出來(lái)

3、的增強(qiáng)方法。皮革圖像中的紋理信息和噪聲都屬于高頻信息,通過各種圖像去噪方法的對(duì)比,找出能使皮革圖像既能保持紋理信息,也能起到較好的去噪效果。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比總結(jié)出圖像對(duì)比度增強(qiáng)和去噪的最佳方法,本文采用灰度線性變換的方法增強(qiáng)圖像對(duì)比度,采用小波包去噪的方法對(duì)圖像去噪,由此提出了皮革圖像預(yù)處理的最佳方法及步驟。
　　 ⑵在皮革圖像分割及缺陷檢測(cè)階段,將灰度圖像的分割和紋理圖像的分割進(jìn)行比較,分析了皮革中的缺陷區(qū)域一般不太明顯,和非缺陷

4、區(qū)域的灰度差別不大。而皮革圖像是天然的紋理圖像,缺陷區(qū)域和非缺陷區(qū)域的紋理差別較大,所以采用紋理圖像分割的方法對(duì)圖像分割來(lái)檢測(cè)出缺陷區(qū)域。為了達(dá)到理想的分割效果,需要選擇最好的方法分割圖像,或?qū)追N方法結(jié)合進(jìn)行分割。本文利用了灰度共生矩陣提取出了皮革表面的大量的紋理特征,然后用改進(jìn)的模糊-C均值聚類算法分割圖像,改進(jìn)后的聚類算法增加了空間信息,提高了分割的精度,之后對(duì)分割后的圖像利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法做后續(xù)處理,成功檢測(cè)出缺陷區(qū)域。