【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法。
技术介绍
1、服装面料的缝纫是通过将面料通过针线将面料缝合的手段。服装缝纫的好坏决定着服装的质量问题。服装面料的缝纫缺陷是由于各种因素造成的，主要有服装部位的缺失、部位的缝错、缝纫线的各种错误，如针距过短、跳针、针距线过长、断线等。甚至由于缝纫人员在缝纫时各种因素，如技术不过关、注意力不集中造成的缝纫线偏离正常位置的情况。
2、传统的dbscan聚类算法一般是通过针距线的长短进行聚类的，可以解决不同服装之间针距变化的变化而产生的缺陷，但没有考虑到针距线出现偏离的现象。在使用传统的dbscan聚类之后，得到聚类结果会将服装面料缝纫中缝纫线偏离现象的针距线聚到正常针距线类中，检测不到偏离现象的缺陷。
3、综上所述，本专利技术提出了一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，由于缝纫针距会根据不同服装甚至服装部位的不同产生一定的差异，使得服装针距线的变化复杂且多变，结合服装面料缝纫产生的针距线的变化特征，改进dbscan算法，对服装面料缝纫缺陷进行检测。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取服装图像；
5、对服装图像进行分割获取各
6、根据各针距线的缺陷指数及距离边缘的最近距离得到各针距线的综合品质指数；根据各针距线的综合品质指数得到各针距线的品质等级；根据各针距线的品质等级得到服装图像的综合品质波动系数；
7、使用服装图像的综合品质波动系数改进dbscan聚类的邻域半径，得到不同品质的聚类簇；根据各聚类簇的针距线数量对服装面料缝纫缺陷进行判别。
8、优选的，所述根据缝纫线图像各针距线的长度得到各针距线的完整度，包括：
9、获取缝纫线图像的针距线长度方差；
10、对于缝纫线图像各针距线，计算针距线的长度与所述方差的差值绝对值，计算缝纫线图像所有针距线的差值绝对值的均值；
11、将针距线的长度与所述均值的比值作为针距线的完整度。
12、优选的，所述定义各针距线的窗口，包括：
13、对于各针距线，计算针距线重心与其余各针距线重心之间的距离，将距离最近的n条针距线作为针距线的窗口，其中n为预设针距线条数。
14、优选的，所述根据各针距线的完整度、长度及窗口内的针距线得到各针距线的缺陷指数，包括：
15、对于各针距线，计算针距线的长度与窗口内各针距线的长度的差值绝对值，计算针距线窗口内所有的差值绝对值的和值；
16、将所述和值与针距线的完整度的乘积作为针距线的缺陷指数。
17、优选的，所述根据各针距线的缺陷指数及距离边缘的最近距离得到各针距线的综合品质指数，包括：
18、对于各针距线，根据针距线距离边缘的最近距离得到针距线的偏离系数；
19、将针距线的偏离系数与缺陷指数的乘积的负数作为以自然常数为底数的指数函数的指数；获取所述指数函数的计算结果，将指数函数的计算结果作为针距线的综合品质指数。
20、优选的，所述根据针距线距离边缘的最近距离得到针距线的偏离系数，表达式为：
21、
22、式中，表示第张缝纫线图像的第个针距线的偏离系数，表示第张缝纫线图像的第个针距线的中心点到服装边缘最近的欧式距离，表示第张缝纫线图像所有的针距线到服装边缘最近的欧式距离的平均值，表示第张缝纫线图像中针距线中心距离服装边缘最近的欧式距离的最大值，表示第张缝纫线图像中针距线中心距离服装边缘最近的欧式距离的最小值，表示第张缝纫线图像的第个针距线距离最近针距线之间的欧式距离。
23、优选的，所述根据各针距线的综合品质指数得到各针距线的品质等级，包括：
24、对于服装图像各缝纫线图像的各针距线，对所有针距线的综合品质指数进行均匀量化，获取多个量化等级，将所述量化等级作为针距线的品质等级。
25、优选的，所述根据各针距线的品质等级得到服装图像的综合品质波动系数，包括：
26、对于各品质等级，计算相邻的品质等级熵；
27、计算品质等级与相邻下一品质等级的针距线出现频次的差值绝对值；计算所述品质等级熵与所述差值绝对值的乘积；
28、将服装图像所有品质等级的所述乘积的均值作为服装图像的综合品质波动系数。
29、优选的，所述计算相邻的品质等级熵，包括：
30、计算品质等级与相邻下一个品质等级的针距线频次和，将所述频次和作为以自然常数为底数的对数函数的对数，获取对数函数的计算结果；
31、将所述计算结果与所述频次和的乘积的相反数作为相邻的品质等级熵。
32、优选的，所述根据各聚类簇的针距线数量对服装面料缝纫缺陷进行判别，包括：
33、当聚类簇的针距线数量大于1且存在聚类簇中的针距线数量小于预设阈值，则判断服装面料的缝纫出现缺陷。
34、本专利技术至少具有如下有益效果：
35、本专利技术提出一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，通过对服装面料缝纫后的缝纫线进行分析，得到服装面料缝纫缺陷情况。通过缝纫时，针与针之间会产生一个针距线，图像中针距线的长度对每一个针距线计算得到针距线的完整度，这个完整度可以表现出针距线是否出现断线的情况；其次通过针距线的完整度和针距线与周围的差异性，得出针距线的缺陷指数，这个缺陷指数可以反应出缝纫时是否出现跳针、针距是否过大等问题；
36、通过针距线的缺陷指数与针距线的偏离系数得到针距线的综合品质指数，综合品质指数可以反映出针距线是否出现符合标准的位置和针距线是否出现缺陷；将针距线的综合品质指数均匀变换到各品质等级构建直方图，得到服装图像的综合品质波动系数，使用综合品质波动系数对dbscan聚类算法的邻域半径进行改进，可以有效将未出现缺陷的针距线以及出现缺陷的针距线聚成不同的类，从而能够将具有缺陷的针距线检测出来，使得缺陷视觉检测结果更加准确。
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1.一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据缝纫线图像各针距线的长度得到各针距线的完整度，包括：
3.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述定义各针距线的窗口，包括：
4.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据各针距线的完整度、长度及窗口内的针距线得到各针距线的缺陷指数，包括：
5.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据各针距线的缺陷指数及距离边缘的最近距离得到各针距线的综合品质指数，包括：
6.如权利要求5所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据针距线距离边缘的最近距离得到针距线的偏离系数，表达式为：
7.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据各针距线的综合品质指数得到各针距线的品质等级，包括：
8.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检
9.如权利要求8所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述计算相邻的品质等级熵，包括：
10.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据各聚类簇的针距线数量对服装面料缝纫缺陷进行判别，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据缝纫线图像各针距线的长度得到各针距线的完整度，包括：
3.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述定义各针距线的窗口，包括：
4.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据各针距线的完整度、长度及窗口内的针距线得到各针距线的缺陷指数，包括：
5.如权利要求1所述的一种服装面料缝纫缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据各针距线的缺陷指数及距离边缘的最近距离得到各针距线的综合品质指数，包括：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：程伟，杨丽丹，杨顺作，杨丽香，杨金燕，杨丽霞，
申请(专利权)人：深圳市伟奇服装有限公司，
类型：发明
国别省市：
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