應(yīng)用局部紋理特征的無監(jiān)督織物瑕疵檢測(cè)算法

周 建， 王靜安， 高衛(wèi)東

(1. 江南大學(xué) 紡織服裝學(xué)院, 江蘇 無錫 214122; 2. 生態(tài)紡織教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué)), 江蘇 無錫 214122)

應(yīng)用局部紋理特征的無監(jiān)督織物瑕疵檢測(cè)算法

周 建1,2， 王靜安1， 高衛(wèi)東1,2

(1. 江南大學(xué) 紡織服裝學(xué)院, 江蘇 無錫 214122; 2. 生態(tài)紡織教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué)), 江蘇 無錫 214122)

針對(duì)當(dāng)前算法對(duì)種類繁多瑕疵，尤其是經(jīng)緯向瑕疵適應(yīng)差問題，提出一種應(yīng)用局部紋理特征的無監(jiān)督織物瑕疵檢測(cè)算法。這種算法采用無監(jiān)督檢測(cè)方案，檢測(cè)過程中不需要參考樣本。在檢測(cè)過程中，首先根據(jù)瑕疵稀少性特點(diǎn)，直接從整體織物圖像中獲取表征局部織物紋理的局部二值模式直方圖特征；然后利用機(jī)織物經(jīng)緯交織特點(diǎn)對(duì)局部織物圖像沿經(jīng)緯向投影，并在此基礎(chǔ)上提取特征；最后計(jì)算所提取特征的瑕疵異常圖，并對(duì)其進(jìn)行權(quán)重方式融合后實(shí)施閾值分割，實(shí)現(xiàn)瑕疵檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的投影特征能有效表征局部織物紋理，與局部二值模式特征結(jié)合使用能有效檢測(cè)織物瑕疵。

織物瑕疵； 紋理表征； 經(jīng)緯向投影； 異常檢測(cè)

與產(chǎn)業(yè)用紡織品不同，服用紡織品表面瑕疵對(duì)最終成品的質(zhì)量及價(jià)格有著直接的影響。據(jù)統(tǒng)計(jì)，織物表面瑕疵可導(dǎo)致價(jià)格下降45%到65%[1]。由于受人體生理特征的限制，傳統(tǒng)的人工驗(yàn)布方式存在勞動(dòng)強(qiáng)度高、檢測(cè)效率低及結(jié)果一致性差等缺點(diǎn)，難以滿足現(xiàn)代智能化、自動(dòng)化的生產(chǎn)需求。為此，近年來應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺替代人工視覺進(jìn)行織物瑕疵自動(dòng)檢測(cè)已成為趨勢(shì)。

由于織物瑕疵形狀、尺寸和異常程度不可預(yù)測(cè)，織物瑕疵檢測(cè)屬于單分類問題或異常檢測(cè)問題[2]。進(jìn)行織物瑕疵異常檢測(cè)的核心在于學(xué)習(xí)能描述正?？椢锛y理分類的模型，并以此對(duì)非正常紋理(瑕疵)進(jìn)行拒絕。根據(jù)是否需要學(xué)習(xí)樣本，現(xiàn)有織物檢測(cè)算法可分為有監(jiān)督和無監(jiān)督2種類型。有監(jiān)督類型是指檢測(cè)算法進(jìn)行瑕疵檢測(cè)前需要正常樣本或瑕疵樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，以獲得最佳的檢測(cè)效果。例如，常用的有監(jiān)督檢測(cè)方法有Gabro濾波法[3-5]和小波分析法[6]，這類方法需要通過大量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，限制了其應(yīng)用范圍。

相反，無監(jiān)督類型檢測(cè)算法不需要任何參考樣本用于參數(shù)學(xué)習(xí)，其設(shè)計(jì)難度也較有監(jiān)督類型算法高?，F(xiàn)有的有監(jiān)督類型檢測(cè)方法主要基于信號(hào)處理[7-8]和特征提取[9]?；谛盘?hào)處理法是將織物圖像進(jìn)行有帶通的濾波后完成瑕疵分割，然而該方法受頻帶選取影響較大；在基于特征提取法中，文獻(xiàn)[9]提取了局部二進(jìn)制模式(local binary pattern，LBP)和灰度直方圖用于描述織物紋理的局部特征，并結(jié)合整體顯著性對(duì)突出瑕疵區(qū)域?qū)崿F(xiàn)無監(jiān)督分割。雖然該方法在瑕疵檢測(cè)時(shí)取得了較好的效果，但由于所提取的直方圖特征僅對(duì)灰度分布變化較敏感，對(duì)于灰度分布變微弱的瑕疵檢測(cè)結(jié)果并不理想，尤其是紋理和灰度變化異常微弱的經(jīng)緯向瑕疵。

本文針對(duì)上述方法的不足，提出了一種應(yīng)用局部紋理特征的無監(jiān)督織物瑕疵檢測(cè)算法。所提出的算法綜合考慮了機(jī)織物經(jīng)緯交織及其瑕疵稀少性[10]特點(diǎn)，采用經(jīng)緯向投影特征對(duì)灰度變化微弱的瑕疵進(jìn)行描述，并結(jié)合LBP直方圖特征實(shí)現(xiàn)瑕疵準(zhǔn)確分割。

1 織物瑕疵特征分析與局部紋理表征

1.1 織物瑕疵特征分析

機(jī)織物是由經(jīng)紗系統(tǒng)和與之正交的緯紗系統(tǒng)通過特定交織規(guī)律織造而成，所形成的機(jī)織物紋理具有高度紋理特征。正?？椢锛礋o瑕疵織物，其表面紋理排列會(huì)呈現(xiàn)出很高的規(guī)則度(周期性)與一致性。當(dāng)有瑕疵出現(xiàn)時(shí)，規(guī)則的織物紋理都會(huì)受到或多或少的破壞，比如紋理的周期、結(jié)構(gòu)取向或明暗分布等。通常根據(jù)瑕疵對(duì)正常紋理的破壞形式，可將瑕疵異常特征分為結(jié)構(gòu)型、灰度型和經(jīng)緯向型3類，其典型外觀如圖1所示。圖像尺寸為512像素×512像素。從圖中可看出：結(jié)構(gòu)型瑕疵通常僅改變紋理結(jié)構(gòu)，對(duì)灰度值幾乎沒有影響；灰度型瑕疵通常會(huì)明顯地改變紋理局部灰度值，且對(duì)紋理結(jié)構(gòu)也有相應(yīng)的影響，故該類瑕疵檢測(cè)難度較低；而經(jīng)緯向型瑕疵通常對(duì)正常紋理的結(jié)構(gòu)和灰度影響微弱且面積較小，在實(shí)際生產(chǎn)中也較常見且檢測(cè)難度較高。

另一方面，相比于正常紋理區(qū)域，瑕疵區(qū)域面積所占比例較小，屬小概率事件，具有明顯的局部性和稀少性特點(diǎn)。為此，本文針對(duì)經(jīng)緯向瑕疵的取向特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行經(jīng)緯向投影以實(shí)現(xiàn)其微弱特征的增強(qiáng)，同時(shí)結(jié)合瑕疵稀少性特點(diǎn)，直接從整體織物樣本上獲取能表征局部織物紋理特征以實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督檢測(cè)。

1.2 基于LBP的局部織物紋理表征

局部二值模式是一種描述圖像紋理結(jié)構(gòu)的非參數(shù)算子，由于其出色的局部紋理區(qū)分能力，自提出以來已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。該方法的核心思想是以圖像子窗口的中心像素點(diǎn)灰度值為參考值，與其鄰域像素點(diǎn)進(jìn)行比較，然后將比較所得的0,1邏輯值按一定順序編碼成二進(jìn)制碼，進(jìn)而以該二進(jìn)制碼實(shí)現(xiàn)圖像局部紋理特征的描述。實(shí)際應(yīng)用中會(huì)將二進(jìn)制碼轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的十進(jìn)制數(shù)，計(jì)算公式[11]為

(1)

式中：FP-R為中心像素點(diǎn)的LBP特征值；P為鄰域中像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；R為圓形鄰域半徑；G為圖像子窗口中心像素點(diǎn)灰度值；gi為圖像子窗口內(nèi)第i個(gè)像素點(diǎn)灰度值。

如式(1)所示，隨著鄰域P的增大，LBP特征值范圍呈指數(shù)增加。在實(shí)際應(yīng)用中，通常采用其簡(jiǎn)化后等價(jià)模式(或稱均勻LBP)，其LBP特征值種類僅有P(P-1)+2，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原來的2P種。

(2)

式中，U為L(zhǎng)BP所得的二進(jìn)制碼序列首尾相連時(shí)，從0到1或是從1到0的轉(zhuǎn)變次數(shù)。

1.3 基于經(jīng)緯向投影的局部紋理表征

考慮到機(jī)織物的特殊織造工藝，其所形成的織物紋理信息主要集中在經(jīng)紗和緯紗2個(gè)方向，其所產(chǎn)生的多數(shù)瑕疵類型也呈現(xiàn)出較強(qiáng)的經(jīng)緯取向性。此外，經(jīng)緯向瑕疵通常所帶來的異常范圍僅涉及單根的經(jīng)紗或緯紗，對(duì)紋理結(jié)構(gòu)和灰度破壞皆較小，檢測(cè)難度較大。為此，本文將局部織物圖像沿水平(緯向)和垂直(經(jīng)向)方向進(jìn)行投影，以所得的投影向量對(duì)織物紋理進(jìn)行表征。設(shè)K(i，j)為w×h的圖像塊，記其在水平和垂直方向投影所得一維向量分別為Ph和Pv：

(3)

顯然，式中水平投影向量Ph著重反映緯向紋理特征，垂直投影向量Pv著重反映經(jīng)向紋理特征。根據(jù)機(jī)織物組織結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，正常紋理所得的投影向量仍具有規(guī)則穩(wěn)定的性質(zhì)，而瑕疵紋理尤其是經(jīng)緯向瑕疵的投影向量則呈現(xiàn)出不規(guī)律或有突變情況，換言之，投影操作能很好地增強(qiáng)經(jīng)緯向瑕疵，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行瑕疵區(qū)分也將變得更容易。

2 算法實(shí)施流程

所提算法采用無監(jiān)督方案，首先在子窗口內(nèi)計(jì)算能代表整體織物紋理的LBP直方圖特征，然后在此基礎(chǔ)上計(jì)算基于LBP和投影瑕疵異常圖，最后將異常圖融合進(jìn)行瑕疵分割。具體步驟如下。

1)LBP直方圖特征計(jì)算。

設(shè)織物樣本為I(i，j)，尺寸為W像素×H像素。首先將I(i，j)無重疊地劃分為w像素×w像素的子窗口，記為pi。再根據(jù)式(2)計(jì)算每個(gè)子窗口pi在3像素×3像素分塊的LBP特征值，記為F8-1(i)，并統(tǒng)計(jì)F8-1(i)在子窗口中的LBP特征值頻率，并以此來表征紋理特征，其計(jì)算公式為

(4)

式中：rk為L(zhǎng)BP特征值的k階灰度值；Nrk為F8-1(i)灰度階為rk的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。

根據(jù)瑕疵紋理的稀少性特點(diǎn)，直接取式(4)計(jì)算所得的LBP直方圖特征H(i，rk)的平均值作為表征圖像整體紋理特征的參考值，記為Havg。

2)基于LBP的瑕疵異常圖計(jì)算。

在獲取代表正常紋理特征的LBP直方圖特征后，將織物樣本I(i，j)有重疊地劃分為w像素×w像素的子窗口，子窗口之間重疊為區(qū)域(w-1)像素×w像素或w像素×(w-1)像素，記為{pt}。同理計(jì)算{pt}的LBP直方圖特征，并記為H(t)。顯然，若子窗口pt為正常紋理，則其直方圖特征H(t)與Havg之間相似度會(huì)很高，反之則低。本文通過子窗口直方圖特征與Havg之間的相似度來表征瑕疵異常情況，并采用χ2距離計(jì)算2個(gè)直方圖距離[12]，其公式為

SL(i,j)=χ2(H(t),Havg)

(5)

式中：SL(i，j)為基于LBP的瑕疵異常圖；(i，j)為子窗口{pt}中心像素點(diǎn)位置。

3)基于投影的瑕疵異常圖計(jì)算。

將步驟2)所得的子窗口{pt}，應(yīng)用式(3)計(jì)算其每個(gè)子窗口在水平與垂直方向的投影向量，記為Ph(t)和Pv(t)。計(jì)算水平與垂直投影向量差分平方和，記為Dh(t)和Dv(t)，并以此作為瑕疵異常程度的度量標(biāo)準(zhǔn)，則有：

(6)

式中：Sp(i，j)為基于投影的瑕疵異常圖；(i，j)為子窗口{pt}中心像素點(diǎn)位置；“°”為融合運(yùn)算符。實(shí)驗(yàn)表明了取Dh(t)和Dv(t)二者之間的最大值能得到最佳檢測(cè)效果。

4)瑕疵異常圖融合。

如上所述，對(duì)局部織物圖像進(jìn)行投影操作可增強(qiáng)經(jīng)緯向型瑕疵，而LBP直方圖特征著重反映結(jié)構(gòu)型瑕疵，即二者在瑕疵適應(yīng)上存在互補(bǔ)性，因此，在實(shí)際檢測(cè)時(shí)由于二者對(duì)瑕疵的響應(yīng)是不同的，若直接將二者所得的瑕疵異常圖通過簡(jiǎn)單相加進(jìn)行融合勢(shì)必會(huì)削弱部分瑕疵信息，導(dǎo)致最終分割效果不佳。基于此，本文借鑒Fisher準(zhǔn)則，根據(jù)二者對(duì)瑕疵的響應(yīng)程度，對(duì)各自所得的瑕疵異常圖進(jìn)行有權(quán)重的融合，以保證瑕疵區(qū)域在融合后不被削弱，其權(quán)重和融合公式定義如下：

S(i,j)=wwtSL(i,j)+(1-wwt)SP(i,j)

(7)

式中：S(i，j)為融合后異常圖；wwt為瑕疵異常圖SL(i，j)的權(quán)重值；σ1和μ1分別為SL(i，j)的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值；σ2和μ2分別為SP(i，j)的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值。

由式(7)可知：σ越大表示瑕疵異常圖中灰度值波動(dòng)越大，對(duì)瑕疵響應(yīng)越強(qiáng)；而μ越小則說明背景比較干凈，對(duì)瑕疵響應(yīng)越弱。故σ/μ越大，表明對(duì)瑕疵響應(yīng)越強(qiáng)且背景和瑕疵分離程度也越好，融合時(shí)權(quán)重應(yīng)越大。為驗(yàn)證式(7)的有效性，圖2示出了對(duì)瑕疵不同響應(yīng)下所得的瑕疵異常圖與權(quán)重值實(shí)例。圖像尺寸為512像素×512像素。從圖中可直觀看出，投影特征對(duì)圖2(a)中瑕疵的響應(yīng)要明顯優(yōu)于LBP特征，即融合時(shí)應(yīng)占較大權(quán)重。通過式(7)計(jì)算圖2(c)融合時(shí)權(quán)重為0.59，符合預(yù)期分析，表明式(7)能根據(jù)對(duì)瑕疵的響應(yīng)程度確定融合權(quán)重權(quán)。

值得注意的是，在應(yīng)用式(7)融合前，采用極小-極大值標(biāo)準(zhǔn)化方法將SL(i，j)和SP(i，j)歸一化到[0 1]區(qū)間，即有：歸一化后的數(shù)據(jù)=(原數(shù)據(jù)-最小值)/(最大值-最小值)。

5)瑕疵分割。

根據(jù)瑕疵異常圖計(jì)算公式可知，瑕疵區(qū)域在異常圖中會(huì)表現(xiàn)出較大的數(shù)值，適應(yīng)采用簡(jiǎn)單的閾值法進(jìn)行瑕疵分割?？紤]到瑕疵屬小概率事件且集中分布在直方圖右側(cè)，對(duì)整體背景區(qū)域灰度值分布基本無影響。本文研究直接取異常圖S(i，j)的均值的2倍作為自適應(yīng)分割閾值T。

(8)

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

為驗(yàn)證上一節(jié)所述算法的有效性，本文研究選取了典型的結(jié)構(gòu)型和經(jīng)緯型瑕疵進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如百腳、雙緯及橫檔等。所選用的織物瑕疵樣本皆來源于生產(chǎn)一線，圖像尺寸皆為512像素×512像素，分辨率為210像素/2.54 cm，實(shí)際織物尺寸約為62 mm×62 mm。圖3示出了本文所選方法對(duì)4種典型織物瑕疵的檢測(cè)結(jié)果。

3.1 相關(guān)說明

本文算法采用無監(jiān)督方案，所涉及的主要參數(shù)僅有子窗口尺寸w。對(duì)于LBP特征而言，子窗口尺寸的選取依據(jù)以盡可能充分描述織物紋理特征優(yōu)先，即選取時(shí)不宜過小，前期實(shí)驗(yàn)表明，w取織物紋理最小周期的2倍左右為最佳，過大會(huì)導(dǎo)致對(duì)瑕疵紋理不敏感；而對(duì)于投影特征而言，子窗口尺寸的選取以能充分反映經(jīng)緯瑕疵為優(yōu)先，即選取時(shí)不宜過大，取織物紋理最小周期左右為最佳。另一方面考慮到實(shí)驗(yàn)所用織物樣本行與列周期范圍皆在6～11個(gè)像素之間，且為提高算法運(yùn)算效率，本文統(tǒng)一選用16像素×16像素的子窗口用于提取LBP特征，投影特征的提取則統(tǒng)一采用8像素×8像素的子窗口。

3.2 結(jié)果分析與討論

從圖3中可看出，對(duì)經(jīng)緯向瑕疵，如粗經(jīng)和雙緯，本文提出的投影特征所得的瑕疵異常圖要明顯優(yōu)于LBP特征。而對(duì)于結(jié)構(gòu)型瑕疵，如百腳稀緯，2種特征都能有效地突出有異常的瑕疵區(qū)域。然而對(duì)結(jié)構(gòu)變異復(fù)雜的結(jié)構(gòu)型瑕疵，如吊經(jīng)，2種特征在突出該類瑕疵時(shí)呈現(xiàn)出互補(bǔ)性，即投影特征側(cè)重反映有經(jīng)緯向異常的區(qū)域，而LBP特征側(cè)重反映宏觀紋理變異區(qū)域。這也意味著所提出的投影特征能有效表征局部織物紋理且具有較強(qiáng)的瑕疵區(qū)分能力，尤其是經(jīng)緯向瑕疵，同時(shí)與LBP特征結(jié)合使用能更為完整地突出復(fù)合型結(jié)構(gòu)變異瑕疵，提高了算法的魯棒性。此外，從圖中所得的瑕疵異常融合結(jié)果可直觀看出，本文所提出的權(quán)重計(jì)算準(zhǔn)則能夠有效地保留原有瑕疵區(qū)域，進(jìn)而為瑕疵的準(zhǔn)確分割提供必要條件。

為進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有效性，同時(shí)將本文算法與Ralló等[8]提出基于Gabor濾波器的無監(jiān)督異常算法進(jìn)行比較，以下簡(jiǎn)稱無監(jiān)督Gabor方法，其分割結(jié)果分別如圖3所示，其中分割后處理皆采用形態(tài)學(xué)的開運(yùn)算。對(duì)比各種方法可知，本文算法所得的分割結(jié)果皆好于無監(jiān)督Gabor方法。其主要原因是Gabor濾波器必須與瑕疵尺寸與方向匹配時(shí)才能獲得最佳效果，例如對(duì)于像百腳這類紋理結(jié)構(gòu)變異非常一致的瑕疵，無監(jiān)督Gabor方法所用的16個(gè)通道的濾波器組中僅有極少通道能響應(yīng)瑕疵區(qū)域，直接將所有通道分割結(jié)果融合作為輸出，會(huì)將那些能響應(yīng)瑕疵的通道削弱，導(dǎo)致漏檢。

4 結(jié) 論

受益于瑕疵稀少性特點(diǎn)，本文直接從整體織物圖像中獲取代表織物局部紋理的LBP特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)瑕疵的無監(jiān)督檢測(cè)。利用機(jī)織物經(jīng)緯交織特點(diǎn)，對(duì)局部織物圖像進(jìn)行經(jīng)緯向投影后提取特征，能在實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯向瑕疵增強(qiáng)的同時(shí)減小計(jì)算量。在瑕疵異常圖融合時(shí)，依據(jù)不同特征對(duì)瑕疵的響應(yīng)程度進(jìn)行有權(quán)重下的融合，使突出的瑕疵區(qū)域得到充分保留。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法能有效分割瑕疵尤其是異常特征較弱的經(jīng)緯向瑕疵。與無監(jiān)督Gabor方法的對(duì)比結(jié)果也進(jìn)一步證實(shí)本文算法的有效性。

FZXB

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Unsupervised fabric defect segmentation using local texture feature

ZHOU Jian1,2, WANG Jing′an1, GAO Weidong1,2

(1.CollegeofTextileandClothing,JiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu214122,China; 2.KeyLaboratoryofEco-Textiles(JiangnanUniversity),MinistryofEducation,Wuxi,Jiangsu214122,China)

Aiming at the poor versatility of existing methods in various fabric defect types especially for warp and weft direction defects, this work presents unsupervised fabric defect segmentation using local texture feature. The proposed algorithm adopts unsupervised scheme, without need of any reference samples. For detection, the rarity of fabric defects is used to obtain local binary pattern (LBP) histogram features that can represent the local fabric texture from the entire image. Then, benefiting from the characteristics of woven fabrics′ interlacing structure, and the one-dimension vectors obtained by projecting fabric image into warp and weft directions are extracted to represent local texture. Lastly, the anomaly maps of defect are computed from the extracted features, which are fused to segment defect with weight factors used. The experimental results show that the proposed projection feature along warp and weft directions can well represent local fabric texture, which can achieve satisfied results in identifying defects by combining with LBP features.

fabric defect; local texture representation; warp and weft projection; anomaly detection

10.13475/j.fzxb.20160305506

2016-03-28

2016-08-31

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 (61501209)；江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(蘇政辦發(fā)2011-137號(hào))；江蘇省博士后科研資助計(jì)劃項(xiàng)目(1601017A)

周建(1985—)，男，講師。主要研究方向?yàn)閿?shù)字化紡織。E-mail：jzhou@jiangnan.edu.cn。

TS 101.9

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