[发明专利]一种基于Laws纹理与单分类SVM结合的素色布匹缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于Laws纹理与单分类SVM结合的素色布匹缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过采集的布匹图像，进行图像预处理包括：滤波处理、直方图均衡化进行去噪以及图像增强处理；

S2、建立单分类SVM，该单分类SVM的输入值为预处理后的布匹图像，采用纹理特征提取方法对输入的预处理后的图像进行特征提取，输出值为是否存在缺陷；

S3、将步骤1预处理后的布匹图像输入步骤S2所建立的单分类SVM，实现判别布匹图像是否存在缺陷；

S4、若有缺陷，对步骤S1中预处理之后的图像进行局部自适应阈值二值化分割，局部自适应阈值二值化分割对光照不均的情况有显著的抑制效果；

S5、对步骤S4中二值化分割后的图像进行形态学运算，使得缺陷区域更加显著，去除噪声点的干扰；

S6、对步骤S5所得到的图像进行基于面积特征筛选缺陷区域，绘制缺陷区域的最小包围矩形，通过绘制的矩形得出缺陷区域的中心点。

2.如权利要求1所述的一种基于Laws纹理与单分类SVM结合的素色布匹缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤S1使用双边滤波尽可能地保护边缘部分信息的情况下去除噪声，使用直方图均衡化对图像进行增强。

3.如权利要求2所述的一种基于Laws纹理与单分类SVM结合的素色布匹缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1构造双边滤波器权重系数ω(i,j,k,l)取决于定义核域与值域核的乘积,其中i,j是像素位置，k,l是邻域内像素位置，σ为方差，运用双边滤波器尽可能地保护边缘部分信息的情况下去除噪声。

4.如权利要求1所述的一种基于Laws纹理与单分类SVM结合的素色布匹缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2单分类SVM建立方法如下：

S2.1、采集一组标准无缺陷的布匹图像，对该组布匹图像进行图像预处理包括：滤波处理、直方图均衡化进行去噪以及图像增强处理；

S2.2、将预处理后的标准无缺陷的布匹图像组进行提取特征；

S2.3、采用RBF核函数构造最优分离超平面，利用步骤S2.2中提取的特征量对单分类SVM进行训练。

5.如权利要求1所述的一种基于Laws纹理与单分类SVM结合的素色布匹缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用的纹理特征提取方法为Laws纹理特征提取算法，通过Laws纹理能量度量来确定纹理属性。