一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法技术

本发明专利技术提供一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法，具体按照以下方式实施：步骤1，读取有缺陷的织物图像；步骤2，建立相对总变差模型，使用相对总变差模型对所述有缺陷的织物图像进行纹理抑制，得到修正图像；步骤3，建立主动轮廓模型，采用主动轮廓模型对修正图像进行缺陷分割，求得缺陷部分的边缘曲线方程，边缘曲线方程即为缺陷部分的边缘线。本发明专利技术对不同的纹理背景的织物，能做到有效准确的检测疵点。

A fabric defect detection method based on texture suppression and active contour

The invention provides a fabric defect detection method combining texture suppression and active contour method, which is implemented in the following ways: Step 1, read the defective fabric image; step 2, establish the relative total variation model, use the relative total variation model to suppress the texture of the defective fabric image, and get the modified image; step 3, establish the active contour model, and use The active contour model is used to segment the defect in the modified image, and the edge curve equation of the defect part is obtained, which is the edge line of the defect part. The invention can effectively and accurately detect defects on fabrics with different texture backgrounds.

【技术实现步骤摘要】
一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法
本专利技术属于目标检测
，涉及一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法。
技术介绍
为保证纺织品的质量，出厂前的最后一个步骤是对产品的表面缺陷进行检测，传统的检测方式经过培训的工人完成，随着图像处理技术的飞速发展，机器视觉代替人工视觉成为主流研究方向。随着经济的发展，传统的人工方式在精度与效率上都不适用于大规模流水线作业，机器视觉方式不但可以在恶劣的工作条件下完成检测任务，同时可显著的提高检测效率与精度，降低企业成本。因此，应用机器视觉对工业产品进行缺陷检测有很大的研究价值。一般地，在实际工业生产场景中，表面纹理丰富多样，很难直接通过算法直接进行缺陷的分割，经常出现漏检或错检的情况，如何提高对不同纹理织物缺陷检测的通用性仍然具有很大的挑战。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法，解决了现有技术中存在的通用性不强的问题。本专利技术所采用的技术方案是，一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法，具体按照以下方式实施：步骤1，读取有缺陷的织物图像；步骤2，建立相对总变差模型，使用相对总变差模型对步骤1中有缺陷的织物图像进行纹理抑制，得到修正图像；步骤3，建立主动轮廓模型，采用主动轮廓模型对所述修正图像进行缺陷分割，求得缺陷部分的边缘曲线方程，边缘曲线方程即为缺陷部分的边缘线。本专利技术的特点还在于，步骤2具体按照以下方式实施：>步骤2.1，将有缺陷的织物图像长宽缩放至256×256像素，之后将放缩后的图像分成5*5正方形窗口，窗口的中心坐标为p，窗口内所有像素点坐标集合定义为q；步骤2.2，求每个窗口在x方向的固有变差Lx(p)与窗口总变差Dx(p)，求每个窗口在y方向的固有变差Ly(p)与窗口总变差Dy(p)：公式如(1)和(2)所示：其中σ代表窗口的大小，x，y代表像素的坐标；S为待求解的修正图像；g为高斯核函数，计算公式为：步骤2.3，建立相对总差模型，模型结构如式(4)所示：ε代表小常数,以防止等式分母为零；λ为一个常数，控制保真项与相对总变差的比例，用于调节纹理抑制程度，(SP-Ip)2用于控制输出的修正图像尽可能的逼近输入图像，联立公式(1)、(2)(4)对模型进行求解，解得Sp即为修正图像；步骤3的具体步骤为：在修正图像中初始化一个轮廓C，构建主动轮廓能量方程的数学表述如式(5)所示；式中，u0代表修正图像，(x,y)是图像的索引，C是织物缺陷的曲线方程，c1、c2是图像分别在曲线C内部和外部的亮度平均值，Length表示曲线的长度，Area代表曲线的面积，Cout代表曲线外部区域，Cin表示曲线包含区域，其中μ为长度正则化系数，v为面积正则化系数,λ1,λ2是固定的参数，且μ≥0,v≥0,λ1,λ2>0，求得F(c1,c2,C)为最小值时C的解即为输入图像中缺陷部分的曲线方程。本专利技术的有益效果是提高算法对不同织物纹理的适应性，对不同的纹理背景的织物，能做到有效准确的检测疵点。附图说明图1是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法的流程图；图2是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例1中的采集图像；图3是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例1中修正图像；图4是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例1中最终检测结果图；图5是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例2中的采集图像；图6是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例2中修正图像；图7是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例2中最终检测结果图；图8是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例3中的采集图像；图9是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例3中修正图像；图10是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例3中最终检测结果图；图11是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例4中的采集图像；图12是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例4中修正图像；图13是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例4中最终检测结果图；图14是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例5中的采集图像；图15是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例5中修正图像；图16是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例5中最终检测结果图；图17是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例6中的采集图像；图18是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例6中修正图像；图19是本专利技术一种基于纹理抑制与主动轮廓法结合的织物表面缺陷检测方法实施例6中最终检测结果图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法，如图1所示，具体按照以下方式实施：步骤1，读取有缺陷的织物图像；步骤2，建立相对总变差模型，使用相对总变差模型对步骤1中有缺陷的织物图像进行纹理抑制，得到修正图像；步骤3，建立主动轮廓模型，采用主动轮廓模型对修正图像进行缺陷分割，求得缺陷部分的边缘曲线方程，边缘曲线方程即为缺陷部分的边缘线。步骤2具体按照以下方式实施：步骤2.1，将有缺陷的织物图像长宽缩放至256×256像素，之后将放缩后的图像分成5*5正方形窗口，窗口的中心坐标为p，窗口内所有像素点坐标集合定义为q；步骤2.2，求每个窗口在x方向的固有变差Lx(p)与窗口总变差Dx(p)，求每个窗口在y方向的固有变差Ly(p)与窗口总变差Dy(p)：公式如(1)和(2)所示：其中σ代表窗口的大小，x，y代表像素的坐标；S为待求解修正图像；g为高斯核函数，计算公式为：步骤2.3，建立相对总差模型，模型结构如式(4)所示：ε代表小常数,以防止等式分母为零；λ为一个常数，控制保真项与相对总变差的比例，用于调节纹理抑制程度，(SP-Ip)2用于控制输出的修正图像尽可能的逼近输入图像，联立公式(1)、(2)(4)对模型进行求解，解得Sp即为修正图像；步骤3的具体步骤为：在修正图像中初始化一个轮廓C，构建主动轮廓能量方程的数学表述如式(5)所示。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法，其特征在于，具体按照以下方式实施：/n步骤1，读取有缺陷的织物图像；/n步骤2，建立相对总变差模型，使用相对总变差模型对所述有缺陷的织物图像进行纹理抑制，得到修正图像；/n步骤3，建立主动轮廓模型，采用主动轮廓模型对所述修正图像进行缺陷分割，求得缺陷部分的边缘曲线方程，所述边缘曲线方程即为缺陷部分的边缘线。/n

【技术特征摘要】
1.一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法，其特征在于，具体按照以下方式实施：
步骤1，读取有缺陷的织物图像；
步骤2，建立相对总变差模型，使用相对总变差模型对所述有缺陷的织物图像进行纹理抑制，得到修正图像；
步骤3，建立主动轮廓模型，采用主动轮廓模型对所述修正图像进行缺陷分割，求得缺陷部分的边缘曲线方程，所述边缘曲线方程即为缺陷部分的边缘线。


2.如权利要求1所述的一种纹理抑制与主动轮廓法结合的织物缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下方式实施：
步骤2.1，将有缺陷的织物图像长宽缩放至256×256像素，之后将放缩后的图像分成5*5正方形窗口，窗口的中心坐标为p，窗口内所有像素点坐标集合定义为q；
步骤2.2，求每个窗口在x方向的固有变差Lx(p)与窗口总变差Dx(p)，求每个窗口在y方向的固有变差Ly(p)与窗口总变差Dy(p)：公式如(1)和(2)所示：






其中σ代表窗口的大小，x，y代表像素的坐标；S为修正图像；g为高斯核函数，计算公式...

【专利技术属性】
技术研发人员：景军锋，王震，张缓缓，苏泽斌，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61