[发明专利]基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像特征提取的技术领域，特别是一种基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法。

背景技术

针织品、纺织品在加工过程中，染色、水洗、印花等工艺使织物受到不均匀的内应力，纱支越粗、经纬密度越大、重量越大的织物在加工过程中越容易产生纬斜。纬斜会严重影响到服装的外观及质地。传统的光电整纬仪存在检测死角、检测精度较低的缺点，而基于CCD的数字图像特征提取技术在纺织工业中的应用越来越广，如基于图像处理的织物密度检测、织物瑕疵点检测等。目前面向机器视觉检测织物纬斜的方案有两种：

一种方案是通过对织物图像利用形态学变换进行平滑处理，利用形态学腐蚀消除噪声像素点、利用形态学边缘提取方法提取纬纱边缘像素、最后通过Hough变换对边缘像素组成的直线进行检测从而计算出纬斜角度。该类方法应用了大量形态学方法平滑图像和提取图像边缘特征、利用Hough变换对直线进行检测，在织物由于环境光、人影走动造成局部纹路缺失时，检测准确度会大幅下降，而且算法复杂度比较高，不能快速高效的探测出织物纬斜角度。

另一种方案是利用傅里叶变换幅度谱的自配准性质对织物的纹理进行探测，对样本图案傅里叶幅度谱进行二值化计算，并存储下各个角度下的样本图案经傅里叶变换后的纹理方向系数；将待测的纹理图案与样本库作比较，得出最终的纬斜角度。该方法虽然自适应程度较高，但同第一种方案一样，算法复杂度比较高，傅里叶变换在图像像素点较多时会消耗大量的时间。此外，该方法在选取样本时存在不可控因素，最终将降低检测精度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种高效、准确的基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法，为整纬仪的控制系统提供实时的参考数据，从而使得织物的纬斜及时得到纠正。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法，包括以下步骤：

步骤1，采用CCD摄像机采集织物的纹理图像，使用大津法自动寻找最佳分割阈值T，根据最佳分割阈值T对织物纹理图像进行图像目标与背景的分割，得到二值化的织物纹理图像；

步骤2，通过窗口像素搜索方法跟踪二值化的织物纹理图像中条纹走向，并去除孤立点噪声，确定所跟踪条纹的起点和终点，最终得出条纹纬斜角度；

步骤3，采用条纹空间域约束的方法跟踪多路条纹，并得到一组条纹纬斜角度值，对该组条纹纬斜角度值进行选择性平均得到最终的织物纹理图像纬斜角度值。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：（1）采用大津法对图像进行自适应二值化，对于不同光照条件下的织物图像均能提取出合理的二值化纬纱信息；（2）采用窗口像素搜索法判定条纹起点终点最终得出条纹角度，并在搜索过程中去除孤立点噪声，简单有效的消除了噪声像素点，并大程度保留了目标纹理中的有效信息；（3）通过同时探测多条纹路并在目标纬纱纹理上进行标注产生空间域约束作用，采用选择性平均的方法对探测出的这些纬斜角度进行筛选，选择出最合理的纹理角度，时间空间复杂度低，在纹理信息有效的情况下可精确的探测出条纹角度。

附图说明

图1是本发明基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法的流程图。

图2是本发明方法中二值化、孤立点去除、角度标注后的织物图像。

图3是本发明实施例1中不同纬斜角度的织物样本经二值化、去噪、条纹角度标注后的效果图，其中(a)纬斜角度2°，(b)纬斜角度10°，(c)纬斜角度20°，(d)纬斜角度-7°，(e)纬斜角度-13°，(f)纬斜角度-19°。

图4是本发明实施例1中测量得到的织物纬斜角度与实际纬斜角度的偏离程度。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

本发明基于机器视觉的织物纬斜快速探测方法，利用高速相机采集生产过程中织物的运动视频序列，提取相关帧的图像，通过自动搜索最佳阈值的大津法对该帧图像进行二值化，并通过窗口像素搜索法确定纬斜角度，并在搜索过程中去除孤立点噪声，通过对多条条纹搜索角度并采用空间域约束及选择性平均的方法减小由局部光线产生的噪声影响，结合图1，具体步骤如下：

步骤1，采用CCD摄像机采集织物的纹理图像，使用大津法自动寻找最佳分割阈值T，根据最佳分割阈值T对织物纹理图像进行图像目标与背景的分割，即将明暗相间的条纹中的亮部像素点全部变成白像素，而暗部的像素全部变成黑像素，得到二值化的织物纹理图像。具体如下：