基于紋理特性的織物表面缺陷檢測(cè)與識(shí)別算法研究.pdf

1、布匹疵點(diǎn)檢測(cè)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(cè)速度慢，勞動(dòng)強(qiáng)度大，受主觀因素的影響，缺乏一致性和可靠性。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，在工業(yè)表面檢測(cè)領(lǐng)域有了越來越多的應(yīng)用，基于機(jī)器視覺的檢測(cè)系統(tǒng)己成為布匹檢測(cè)未來發(fā)展的必然趨勢(shì)。隨著大規(guī)模集成電路的發(fā)展，研究性能優(yōu)越的檢測(cè)與識(shí)別算法成為該系統(tǒng)的關(guān)鍵。本文研究了織物缺陷檢測(cè)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，在前人研究工作的前提下，針對(duì)織物的紋理特性，提出了一種快速有效的織物表面缺陷檢測(cè)與識(shí)別算

2、法。本文工作主要有以下幾個(gè)部分組成：
　　 首先，為了增強(qiáng)圖像對(duì)比度，對(duì)織物圖像進(jìn)行直方圖均衡化；平滑去噪過程中，針對(duì)傳統(tǒng)的的Top-Hat算子因?yàn)槠浣Y(jié)構(gòu)單一，只對(duì)小于其結(jié)構(gòu)元素的結(jié)構(gòu)和目標(biāo)有效，給出一種改進(jìn)的Top-Hat算子。首先選擇一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，使其略大于疵點(diǎn)大小，然后先對(duì)原圖像進(jìn)行開運(yùn)算，得到的一副近似于背景的圖像；再選擇一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，使其遠(yuǎn)小于疵點(diǎn)尺寸，然后再對(duì)原始圖像進(jìn)行開運(yùn)算，疵點(diǎn)的信息被很好的保留了。最后求取兩次

3、結(jié)果的差值。
　　 考慮到含有缺陷的織物圖像較少，研究了如何快速判定圖像是否含有疵點(diǎn)。首先通過能量值法和灰度直方圖法的分析對(duì)比，確定一種疵點(diǎn)圖像快速檢測(cè)方法。并提出一種基于改進(jìn)的LBP算法的織物疵點(diǎn)檢測(cè)定位方案，對(duì)圖像進(jìn)行分塊，然后求取每塊圖像的改進(jìn)的LBP特征，通過SVM分類器判別圖像塊是否含有缺陷。
　　 對(duì)檢測(cè)到含有缺陷的圖像，先利用自相關(guān)函數(shù)和FFT找出織物經(jīng)緯結(jié)構(gòu)的重復(fù)單元，并以其為依據(jù)，用形態(tài)學(xué)中腐蝕背景和膨