基于方法庫的織物圖像疵點檢測

景軍鋒，張緩緩，李鵬飛

（西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院，陜西 西安 710048）

基于方法庫的織物圖像疵點檢測

景軍鋒，張緩緩，李鵬飛

（西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院，陜西 西安 710048）

為準(zhǔn)確檢測織物在生產(chǎn)過程產(chǎn)生的疵點，提出一種基于改進的Gabor濾波方法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理法和多尺度小波檢測的方法庫的系統(tǒng)檢測法.首先采用改進的Gabor濾波方法，選出最優(yōu)濾波結(jié)果，進行高斯平滑，確定正常織物圖像的兩個閾值門限，進而分割出織物的疵點圖像；其次采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理法對織物圖像進行檢測；最后采用多尺度小波檢測的方法，檢測最終結(jié)果.由于織物的紋理不同，在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生疵點的種類眾多，算法采用級聯(lián)檢測，保證了檢測疵點的準(zhǔn)確有效性.試驗證明，所提出的算法檢測結(jié)果較好，能準(zhǔn)確定位疵點的位置.

織物疵點；Gabor濾波器組；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理法；多尺度小波；級聯(lián)檢測

織物的質(zhì)量檢測是紡織工業(yè)生產(chǎn)過程中不可或缺的環(huán)節(jié).然而，目前我國織物的質(zhì)量檢測還處于傳統(tǒng)的檢測水平，主要由人工完成.一個熟練驗布員驗布的速度一般在15～20m／min，完成0.8～1.0m幅寬的檢驗，最多能檢測出70%的織物疵點［1－2］.傳統(tǒng)織物質(zhì)量檢測的主要特點是工作強度大，易受人的主觀因素影響，長時間的工作不僅不能保證檢測精度及效率，且極大傷害工作人員的視力［3］.隨著工業(yè)自動化程度的發(fā)展，傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測已滿足不了當(dāng)今工業(yè)領(lǐng)域的需求，急需發(fā)展快速、效率高的自動驗布系統(tǒng)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的織物質(zhì)量檢測.

近年來，國內(nèi)外學(xué)者一直關(guān)注織物疵點自動檢測，并對其進行大量的研究.文獻［4］針對某幾類疵點，采用遺傳算法離線優(yōu)化Gabor濾波器的參數(shù)，使疵點與正常紋理的響應(yīng)差值達到最大值.文獻［5］采用最優(yōu)濾波結(jié)果選取，從一組Gabor濾波器中選取最佳結(jié)果.文獻［6］在Fisher準(zhǔn)則下優(yōu)化Gabor濾波器的參數(shù).文獻［7］采用Gabor濾波器的奇偶濾波器融合方法來解決濾波結(jié)果的冗余.文獻［8］采用小波分解對織物的瑕疵進行檢測.文獻［9］采用自適應(yīng)正交小波對織物疵點進行檢測，獲得較好的檢測結(jié)果.文獻［10］采用離散傅里葉變換對缺經(jīng)、破洞、油污和缺緯4種疵點提取其傅里葉特征.雖然這些方法能檢測織物的疵點，但檢測的疵點種類有限.由于織物的紋理不同，在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生疵點的種類眾多，單一的方法不能有效地檢測出疵點，本文提出基于方法庫的織物圖像疵點檢測，該算法是改進的Gabor濾波方法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理法和多尺度小波檢測3種方法的級聯(lián)，保證了檢測疵點的多樣性及準(zhǔn)確有效性.

1 疵點檢測

1.1 改進型的Gabor濾波方法

Gabor濾波器是一個有限沖擊響應(yīng)的濾波器.因特性較好，二維的Gabor濾波器多用于圖像處理和邊緣增強，其沖擊響應(yīng)在空間域被定義為周期函數(shù)調(diào)制的高斯包絡(luò)函數(shù).本文采用改進的二維Gabor濾波器［11］，其一般形式為

其中：σxy為Guassian函數(shù)沿x軸和y軸的均方差；f為濾波器的中心頻率；θ為濾波器的旋轉(zhuǎn)方向角；（u，v）為定義正弦平面波的空間頻率，它由中心頻率f和方向角θ決定.Gabor濾波器的實部與虛部的3D圖形如圖1所示.Gabor濾波的實部和虛部通常用M×M的掩膜表示，通常情況下M取奇數(shù).如圖2所示為Gabor濾波器在空域和頻域的表現(xiàn).

本文采取一組Gabor濾波器gn（x，y），n＝1，2，…，P×Q，可以通過Gabor原函數(shù)得到這組濾波器.P和Q分別為尺度總數(shù)和方向總數(shù).

圖1 Gabor濾波器的實部和虛部Fig.1 The view of a typical Gabor filter about the real part and the imaginary part

圖2 Gabor濾波器的空域和頻域模型Fig.2 Gabor filter in spatial domain and frequency domain model

對一幅輸入圖像Ii（x，y），任意一個Gabor濾波器的幅度響應(yīng)值為

1.2 利用損失評價函數(shù)對濾波結(jié)果的選取

由于布匹瑕疵對某些尺度和某些方向的Gabor濾波器具有較強的響應(yīng)，利用文獻［5］提出的損失評價函數(shù)來評價哪個結(jié)果最能描述瑕疵的位置特征.首先輸入一幅圖像經(jīng)過處理變?yōu)榛叶葓D像，使其經(jīng)過P×Q個Gabor濾波器，并將每個Gabor濾波后的圖像均分成N個不重疊的相同大小的正方形區(qū)域；然后計算每一個正方形區(qū)域的濾波輸出幅度均值，找出最大均值Timax和最小均值Ti

min后，用損失評價函數(shù)K（i）（式（4））來衡量第i個Gabor濾波器的通道輸出；最后找出損失評價函數(shù)最大的通道選其為最佳輸出，并記為Ibest（x，y）.

1.3 對濾波結(jié)果進行二值化

經(jīng)過Gabor濾波后的圖像含有噪聲，文獻［7］采用Guassian低通濾波器對Gabor濾波后的圖像進行濾波以減少斑點噪聲，經(jīng)過Guassian低通濾波后對其進行二值化.濾波的過程示意圖如圖3所示.

圖3 高斯濾波過程Fig.3 The process of Gaussian filter

其中：W為圖像中的一個中心窗，為了避免邊緣像素卷積造成的影響，所有像素都必須取自這個中心窗.因此所取樣本圖片D（x，y）經(jīng)過二值化過程顯示樣本圖片瑕疵的位置.

依據(jù)獲得的閾值上限和閾值下限對圖像進行二值化處理，示意過程如圖4所示.大于γmax或者小于γmin的幅度信息被視為疵點信息區(qū)域.

圖4 二值化過程Fig.4 The thresholding

2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理方法

紋理干擾較大時，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理方法進行紋理處理分析.此算法的特點是占用時間短，與Gabor濾波圖像進行串行處理，作為輔助程序來檢測圖像.其主要步驟：先對圖像做增強處理，以期得到更好的分離效果；再做閉合運算分離出背景信息，利用Otsu方法確定閾值信息.該方法通過計算全局的閾值水平，得到一個介于［0，1］的強度值，據(jù)此來選擇閾值，最大限度地減少黑白像素的組合方差.最終把一個灰度圖像轉(zhuǎn)化成一個二值圖像，得到疵點檢測的結(jié)果.

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3 多尺度小波方法

本文檢測方法的流程如圖5所示.

圖5 疵點檢測方法整體流程圖Fig.5 Diagram of the defect detection method

4 圖形用戶界面的設(shè)計

為了便于試驗織物圖像的疵點檢測，并為設(shè)計獨立運行的實時圖像采集和疵點檢測軟件打下基礎(chǔ)，設(shè)計了與本文適應(yīng)的基本的織物圖像的監(jiān)測和檢測軟件界面，主界面預(yù)覽如圖6所示.該圖形用戶界面具有以下特點：（1）可以分解操作疵點檢測的過程，利用參數(shù)的修改以得到相關(guān)紋理織物的最佳檢測條件，便于充分研究學(xué)習(xí)；（2）在線監(jiān)測功能，主界面的左上角圖像窗口是圖像采集的實時預(yù)覽視頻窗口，右上角是手動采集單幅圖像的顯示結(jié)果，界面左下方是分類檢測的任務(wù)窗口，先期設(shè)計了改進的Gabor濾波的方法、形態(tài)學(xué)處理方法和多尺度小波檢測比較的方法以及3種方法級聯(lián)的疵點檢測；（3）窗口靈活顯示的功能，界面預(yù)留檢測過程中顯示圖像的窗口，可以方便添加，也可以顯示不同方法相比較的檢測效果.

圖6 疵點檢測主界面的設(shè)計Fig.6 The design of the main interface for defect detection

5 試驗結(jié)果

本文所采用的樣本圖片分辨率為512像素×512像素.本試驗中所有Gabor濾波器都用11×11的正方形掩膜實現(xiàn)，選擇4尺度6方向的一組Gabor濾波器，其由中心頻率f和方向角θ決定.試驗中選取f＝ （2∧L）／4，L＝－2，－1，0，1（L為一個參數(shù)，在程序編程中用來產(chǎn)生4個尺度）；θ＝π（n＋1）／6，n＝0，1，2，3，4，5；P＝4，Q＝6，N＝16.

首先，對每種織物疵點樣本選取其對應(yīng)的正常樣本，正常布匹的圖片要經(jīng)過Gabor濾波并進行最優(yōu)選取，再經(jīng)過Guassian濾波得到參考樣本圖片B（x，y）來確定其閾值上限γmax和閾值下限γmin.其次，使疵點樣本經(jīng)過4×6個Gabor濾波器，并將每個Gabor濾波后的圖像均分成16個相同大小不重疊的正方形區(qū)域.然后，計算每一個正方形區(qū)域的濾波輸出幅度均值，找出正常樣本和疵點樣本各自最大均值和最小均值，將疵點樣本最大均值和最小均值按損失評價函數(shù)公式計算，找出損失函數(shù)最大的濾波器即最優(yōu)濾波輸出Ibest（x，y）.最后，將正常圖片得到的閾值作為疵點圖片分割的閾值，疵點圖片經(jīng)二值化顯示樣本圖片疵點的位置.試驗結(jié)果如圖7所示.對未檢測出來的樣本采取數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法，該方法首先對織物疵點圖像進行調(diào)整，然后提取背景、分離紋理，最后分割出疵點，檢測的試驗結(jié)果如圖8所示.對仍未檢測出的織物疵點圖像采用多尺度小波檢測，檢測結(jié)果如圖9所示.從檢測結(jié)果中看出，圖7檢測出較多類型的疵點，圖8和9檢測疵點類型雖然不多，但能檢測出Gabor濾波器不能檢測出的疵點，3種方法級聯(lián)解決了單一方法檢測織物疵點類型有限的問題.

圖7 樣本、Gabor濾波結(jié)果圖和二值化結(jié)果圖Fig.7 The samples，Gabor filter results and thresholding results

圖8 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理法檢測織物棉球和破洞疵點Fig.8 Morphological operations to detect the cotton and hole defect

圖9 竹節(jié)、條干疵點的多尺度小波檢測結(jié)果Fig.9 Slub yarn and the yarn evenness defects detection results using multi－scale wavelet

6 結(jié) 語

本文首先利用改進的Gabor濾波方法對織物圖像進行濾波，該方法采用4尺度6方向的Gabor濾波器組，用損失評價函數(shù)選出最優(yōu)濾波輸出，對這個最優(yōu)濾波結(jié)果采用正常紋理圖片獲得的閾值對其進行二值化，進而分割出織物的疵點圖像；其次采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理方法對未檢測的織物疵點圖片進行檢測；最后采用了多尺度小波檢測的方法，給出最終檢測結(jié)果.由于織物的紋理不同，在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的疵點種類眾多，采用級聯(lián)檢測算法，保證了檢測疵點的準(zhǔn)確有效性.試驗證明，采用級聯(lián)的檢測算法可確保檢測結(jié)果較好，且能準(zhǔn)確定位出疵點的位置.

參 考 文 獻

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Fabric Image Defect Detection Based on Method Library

JINGJun－feng，ZHANGHuan－h(huán)uan，LIPeng－fei
（School of Electronic and Information，Xi'an Polytechnic University，Xi'an Shaanxi 710048，China）

To detect the fabric defects in production process accurately，a method library defect detection approach which was based on the improved Gabor filter method，morphological operations and multiscale wavelet detection was proposed.Firstly，the optimal filtering results were selected using the improved Gabor filter method，and the two thresholding of the normal fabric image were determined through the Gauss smoothing，then the defects were segmented.Secondly，the morphological operations were applied to detect defect.Finally，multi－scale wavelet detection method was used and detected the final detection results.Numerous defect species are produced in the process of production due to the different fabric texture，so the cascade detection algorithm was applied to ensure the effectiveness of the defect detection accuracy.The experiments show that the proposed algorithm detection result is better and the defects are located accurately.

fabric defects； Gabor filter bank； morphological operations； multi－scale wavelet；cascade detection

TP 391

A

1671－0444（2013）05－0650－06

2012－07－17

陜西省西安市科技攻關(guān)資助項目（CX1257③）；西安工程大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項目（chx121012）

景軍鋒（1978—），男，陜西澄城人，副教授，博士研究生，研究方向為圖像處理.E－mail：413066458＠qq.com