布匹疵點在線檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、布匹疵點檢測是紡織行業(yè)生產(chǎn)和質(zhì)量管理的重要環(huán)節(jié)之一，目前人工檢測速度慢，勞動強度大，受主觀因素的影響，缺乏一致性和可靠性。計算機視覺技術(shù)隨著大規(guī)模集成電路和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，在工業(yè)表面檢測領(lǐng)域有了越來越多的應(yīng)用，基于機器視覺的檢測系統(tǒng)已成為布匹檢測未來發(fā)展的必然趨勢。
　　 文中首先指出單一的方法并不能在實時條件下完成疵點檢測所有任務(wù)，并首次提出了疵點在線檢測系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)，分別完成疵點判別、疵點分割和疵點分類三個功能，并設(shè)計

2、了檢測系統(tǒng)與之對應(yīng)的各部分硬件和軟件結(jié)構(gòu)，三層結(jié)構(gòu)大大提高了系統(tǒng)實時性。文中分析造成圖像灰度不一致的兩個主要因素后，分別提出了光照空間分布不一致和光源波動的在線校正算法。本文提出的校正方法均不需要獨立標定，容易實現(xiàn)、準確率高，能大大改善了圖像質(zhì)量。
　　 本文提出了模糊類別共生矩陣及其特征和基于距離的異常點檢測方法作為疵點判別的實時算法，這種方法中色調(diào)集合替代了灰度級。文中論述了色調(diào)集合的劃分、模糊色調(diào)集合隸屬度函數(shù)的擬合和間距

3、參數(shù)的選取等問題，并討論了該算法的實時實現(xiàn)。實踐證明該方法在保證了檢測準確率的同時，實時性能上遠遠優(yōu)于已提出的多數(shù)方法。
　　 本文通過定義分辨力函數(shù)，以合成疵點圖像為研究對象，提出了在實時應(yīng)用中對各種不同的紋理圖像能快速確定Gabor 濾波器組參數(shù)的方法：疵點分割中只需用到實Gabor 濾波器；方位角只需取水平和垂直方向，徑向中心頻率和FIR 濾波器長度的選取依賴于布面紋理的固有頻率。本文提出的方法使得濾波器個數(shù)減少到4個，大

4、大提高了算法的實時性的同時，仍能正確地分割出大多數(shù)的疵點。且整個疵點分割過程無需離線標定參數(shù)，對噪聲不敏感。
　　 本文分別采用基于Blob 分析和基于類別行程共生矩陣來恢復(fù)疵點全局信息，并提取疵點區(qū)域的幾何特征和異常行程長度作為疵點評分依據(jù)。本文提出的兩種方法相比許多監(jiān)督分類方法而言，不需要事先收集到疵點樣本，也不需要離線標定參數(shù)，就能成功地將疵點分為三大類進行評分。
　　 本文還探討了基于蟻群聚類算法的疵點檢測方法，