紋理織物疵點(diǎn)窗口跳步形態(tài)學(xué)法檢測(cè)

何 峰， 周亞同， 趙翔宇， 劉 猛， 張忠偉

(1. 河北工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院， 天津 300401； 2. 天津市電子材料與器件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 天津 300401； 3. 北京市安視中電科技有限公司， 北京 100871)

紋理織物疵點(diǎn)窗口跳步形態(tài)學(xué)法檢測(cè)

何 峰1,2， 周亞同1,2， 趙翔宇1,2， 劉 猛3， 張忠偉3

(1. 河北工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院， 天津 300401； 2. 天津市電子材料與器件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 天津 300401； 3. 北京市安視中電科技有限公司， 北京 100871)

針對(duì)紋理織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)時(shí)因生產(chǎn)速度快造成的織物抖動(dòng)以及檢測(cè)速度難以匹配問(wèn)題，提出窗口跳步形態(tài)學(xué)法紋理織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法。使用該算法對(duì)圖像進(jìn)行窗口分割及預(yù)處理后，首先對(duì)紋理織物圖像的紋理特征進(jìn)行分析，然后設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)算子進(jìn)行腐蝕操作，最后使用連通域分析來(lái)確定疵點(diǎn)大小及位置。仿真實(shí)驗(yàn)及工廠實(shí)際應(yīng)用表明，該算法可有效克服工業(yè)生產(chǎn)中紋理織物抖動(dòng)造成的圖像明暗不均，可檢測(cè)出紋理織物中存在的破洞、經(jīng)緯疵點(diǎn)、污漬、斷線、折痕和結(jié)頭等各種疵點(diǎn)，而且檢測(cè)速度明顯優(yōu)于快速傅里葉變換特征點(diǎn)算法以及傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)檢測(cè)算法。實(shí)時(shí)檢測(cè)速度超過(guò)80 m/min，疵點(diǎn)檢測(cè)精度為0.1 mm，滿足實(shí)際生產(chǎn)需求。

紋理織物； 形態(tài)學(xué)； 跳步法； 疵點(diǎn)檢測(cè)

當(dāng)前實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下，應(yīng)用于生產(chǎn)線的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法大都針對(duì)較簡(jiǎn)單且不含紋理的圖像[1]，例如文獻(xiàn)[2-3]分別提出了針對(duì)坯布和非織造布的疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)算法，但這些算法難以檢測(cè)更為常見(jiàn)的紋理型織物疵點(diǎn)。

目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)紋理織物的研究主要分為頻率域與空間域處理方法。1)頻率域處理方法。徐曉峰等[4]提出利用小波變換分量圖像的特征值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)。Chen等[5]提出基于多尺度匹配濾波的織物圖像檢測(cè)算法，其可變大小的卷積核可解決不同大小疵點(diǎn)的檢測(cè)問(wèn)題。薛樂(lè)等[6]提出利用傅里葉頻譜圖對(duì)織物紋理疵點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)的方法。頻率域方法對(duì)圖像質(zhì)量要求很高，且空間域轉(zhuǎn)換為頻率域的操作比較耗時(shí)，在當(dāng)前通用硬件的處理速度下，頻率域方法不適用于實(shí)際生產(chǎn)；2)空間域的方法。如 Selver等[7]針對(duì)紋理織物的疵點(diǎn)檢測(cè)提出了和差直方圖聯(lián)合共生矩陣的算法，檢測(cè)率較高，但其織物的紋理性并不明顯，圖像復(fù)雜性不高。王鋒等[8]提出基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法，算法識(shí)別率較高。周建等[9]針對(duì)織物中常見(jiàn)的經(jīng)緯疵點(diǎn)，提出局部二值模式(LBP)疵點(diǎn)分割瑕疵檢測(cè)算法，該算法可實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督疵點(diǎn)檢測(cè)，疵點(diǎn)分割效果較好?？臻g域的檢測(cè)方法通常比頻率域的檢測(cè)方法運(yùn)算速度快，且檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，因此易應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。

以上針對(duì)紋理織物的疵點(diǎn)檢測(cè)算法都沒(méi)有考慮到實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下，織物抖動(dòng)會(huì)造成采集的紋理織物圖像明暗不均，檢測(cè)算法需要適應(yīng)織物在線生產(chǎn)速度等。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了一種窗口跳步形態(tài)學(xué)檢測(cè)算法對(duì)紋理織物進(jìn)行疵點(diǎn)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)仿真及工廠實(shí)際應(yīng)用表明，該算法可檢測(cè)出織物中存在的破洞、經(jīng)緯疵點(diǎn)、污漬、斷線、折痕、結(jié)頭等各種疵點(diǎn)，并且檢測(cè)速度滿足實(shí)際的生產(chǎn)需求。

1 紋理織物疵點(diǎn)檢測(cè)平臺(tái)

紋理織物疵點(diǎn)檢測(cè)平臺(tái)如圖1所示。當(dāng)生產(chǎn)線開(kāi)始運(yùn)行之后，旋轉(zhuǎn)編碼器會(huì)發(fā)送觸發(fā)信號(hào)至相機(jī)，進(jìn)而對(duì)紋理織物進(jìn)行實(shí)時(shí)不重疊、不丟棄采集，將圖像進(jìn)行處理并判斷當(dāng)前紋理織物是否存在疵點(diǎn)。

當(dāng)前檢測(cè)系統(tǒng)中，紋理織物寬度為120～180 cm，相機(jī)距織物距離35 cm，光源為奧普特白色條形光源(加濾光片)，寬度與織物寬度相同為 180 cm。工業(yè)相機(jī)為加拿大DALSA公司的4 K高速線陣CCD灰度相機(jī)，鏡頭為日本RICOH公司的 35 mm 鏡頭，共4個(gè)相機(jī)。本文以其中一個(gè)相機(jī)采集紋理織物圖像為例。

圖1 紋理織物疵點(diǎn)檢測(cè)平臺(tái)Fig.1 Detection platform of texture fabric

本文的算法流程圖如圖2所示。

圖2 算法流程圖Fig.2 Algorithm flow chart

首先利用CCD線陣相機(jī)對(duì)生產(chǎn)線的織物采集圖像，當(dāng)相機(jī)累計(jì)行數(shù)達(dá)到1 024行傳回圖像，即圖像大小為4 096 像素×1 024 像素。然后將傳回圖像進(jìn)行窗口分割，經(jīng)試驗(yàn)此織物最佳窗口大小為256像素×256 像素，此時(shí)處理速度較快，效果較好。隨后對(duì)窗口圖像進(jìn)行直方圖均衡化、二值化預(yù)處理，再針對(duì)二值化圖像特征信息設(shè)計(jì)合適的形態(tài)學(xué)算子，然后利用跳步形態(tài)學(xué)法進(jìn)行加速，最后對(duì)腐蝕結(jié)果圖像利用8連通域法進(jìn)行分析，判斷當(dāng)前窗口的圖像是否為疵點(diǎn)圖像。

實(shí)際生產(chǎn)工業(yè)環(huán)境中相機(jī)采集的紋理織物原始圖像如圖3所示。各圖像右下角為圖中小框區(qū)域內(nèi)的放大圖像。

圖3 實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中采集的圖像(4 096 像素×1 024 像素)Fig.3 Collected images in actual environment of industrial production(4 096 pixel ×1 024 pixel). (a) Normal; (b) Warp and weft defect; (c) Hole defect; (d) broken line defect

2 工業(yè)環(huán)境下織物圖像預(yù)處理

2.1 窗口分割及均衡化

從圖3可看出，直接從實(shí)際生產(chǎn)工業(yè)環(huán)境中采集到的圖像由于運(yùn)動(dòng)速度較快，造成了織物抖動(dòng)，因此，會(huì)造成圖像發(fā)生明暗不均的現(xiàn)象。直方圖均衡化[10]對(duì)光照不均問(wèn)題[11-12]的解決以及增強(qiáng)對(duì)比度方面都有很好的效果。

對(duì)原圖進(jìn)行均衡化預(yù)處理使圖像的對(duì)比度在全局上有明顯增強(qiáng)，并且在一定程度上使得小范圍內(nèi)的圖像亮度較為均勻，但仍然沒(méi)有解決檢測(cè)范圍內(nèi)圖像的明暗不均問(wèn)題，因此要對(duì)圖像進(jìn)行窗口分割處理[14]。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)得出，此種織物在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中使用窗口跳步形態(tài)學(xué)法的最佳窗口大小為256像素×256像素。圖4示出對(duì)原圖進(jìn)行窗口分割以及均衡化處理的結(jié)果。其中：圖4(a)～(d)為各疵點(diǎn)圖像的原始窗口圖像；圖4(e)～(h)為均衡化圖像。

圖4 窗口分割及均衡化后的圖像塊(256像素×256像素)Fig.4 Image blocks after window segmentation and equalization (256 pixel×256 pixel). (a)Normal; (b)Warp and weft; (c)Hole;(d)Broken line; (e)Normal equalization; (f)Warp and weft equalization; (g)Hole equalization; (h)Broken line equalization

從圖4可看出，對(duì)原圖進(jìn)行窗口分割以后再對(duì)圖像進(jìn)行均衡化預(yù)處理，得到的窗口均衡化結(jié)果圖像對(duì)比度較原圖有所增強(qiáng)，并且局部窗口化圖像的亮暗比較均勻，在一定程度上解決了明暗不均的問(wèn)題，有利于后續(xù)的二值化處理。

2.2 迭代法動(dòng)態(tài)閾值二值化

對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，需要源圖像為二值化圖像，因此圖像二值化[14-15]的質(zhì)量直接影響了圖像形態(tài)學(xué)處理的結(jié)果。首先，由于實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜性，對(duì)圖像進(jìn)行窗口分割以及均衡化預(yù)處理之后，可很大程度上解決明暗不均問(wèn)題，但是仍會(huì)存在一定的不均勻性，因此根據(jù)固定閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，得到的圖像效果并非最佳。

針對(duì)以上問(wèn)題，為得到最佳的腐蝕效果，首先要得到最佳的二值化圖像。本文提出一種迭代尋找動(dòng)態(tài)最佳閾值的二值化方法。求動(dòng)態(tài)閾值方法如下。

1)求出圖像中最大、最小像素值Val_max以及Val_min，并且設(shè)置初始閾值Val0=(Val_max+Val_min)/2。

2)根據(jù)當(dāng)前閾值ValK將圖像分割為2部分，并且分別求出2部分的像素平均值pix0以及pix1；(其中ValK為迭代第K次閾值)。

3)求出新的閾值ValK+1=(pix0+pix1)/2。

4)若ValK+1=ValK，那么最佳閾值為ValK+1，否則ValK+1→ValK，轉(zhuǎn)至2)。

圖5示出各圖像二值化結(jié)果。從圖可看出二值化效果較好，各疵點(diǎn)都與正?？椢镉休^明顯區(qū)別。

3 窗口跳步形態(tài)學(xué)法

3.1 設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)算子

將采集到的原始織物圖像進(jìn)行預(yù)處理之后得到二值化圖像，根據(jù)其特點(diǎn)，本文選擇對(duì)二值化圖像進(jìn)行2次腐蝕操作，算子大小為3×3，形態(tài)學(xué)腐蝕算子如圖6所示。

利用上述2種形態(tài)學(xué)算子對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕的結(jié)果圖像如圖7所示。從圖中的結(jié)果可看出，該形態(tài)學(xué)算子能較好地腐蝕紋理織物的紋理背景，并突出疵點(diǎn)前景。

圖7 圖像塊的腐蝕結(jié)果Fig.7 Corrosion result of image blocks. (a)First corrosion of normal image;(b)Second corrosion of normal image;(c)First corrosion of warp and weft defect;(d)Second corrosion ofwarp and weft defect;(e) First corrosion of hole defect;(f)Second corrosion of hole defect;(g) First corrosion of broken line defect; (h) Second corrosion of broken line defect

3.2 采用窗口跳步形態(tài)學(xué)法的加速檢測(cè)

非工業(yè)理想環(huán)境下采集的紋理織物圖像而言，圖像紋理分明，明暗均勻，頻域處理法有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，但在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下，快速傅里葉變換(FFT)算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率大幅下降。織物生產(chǎn)廠家的實(shí)際生產(chǎn)速度大都在50 m/min左右，傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)腐蝕算法檢測(cè)速度相對(duì)較快，但仍不能滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)要求，故要進(jìn)行加速。

若構(gòu)建一個(gè)3×3的滑動(dòng)窗口，該窗口在256 像素×256 像素圖像上進(jìn)行滑動(dòng)點(diǎn)乘運(yùn)算，計(jì)算量很大?？紤]到本文中腐蝕背景為白色，疵點(diǎn)目標(biāo)為黑色，因此采用的窗口跳步形態(tài)學(xué)法在像素遍歷時(shí)，用跳步式遍歷代替逐像素運(yùn)算。具體過(guò)程為：開(kāi)始掃描，若當(dāng)前第i個(gè)像素點(diǎn)的像素值為255(即當(dāng)前點(diǎn)為白色，非疵點(diǎn)點(diǎn))，則下一像素點(diǎn)跳步至第i+6個(gè)像素點(diǎn)(i+6為作者實(shí)驗(yàn)所得，并非確定值，可根據(jù)實(shí)際進(jìn)行修改)；若當(dāng)前第i個(gè)像素點(diǎn)的像素值為 0(缺陷點(diǎn))，則下一像素點(diǎn)為i+1；一直循環(huán)此判斷，直至遍歷完全。圖8示出原圖和相應(yīng)的窗口跳步形態(tài)學(xué)法的2次處理結(jié)果圖像。本文實(shí)驗(yàn)中第1次形態(tài)學(xué)處理跳步步長(zhǎng)為2，第2次跳步步長(zhǎng)為6，第1次跳步較小可保證圖像信息在第1次跳步加速時(shí)保持原有的信息盡量不丟失，第1次處理后結(jié)果圖像相對(duì)干凈，故步長(zhǎng)可適當(dāng)增大。

圖8 圖像塊的窗口跳步形態(tài)學(xué)法腐蝕結(jié)果Fig.8 Corrosion result of image with windowed hop-step morphological algorithm. (a)First corrosion of normal image; (b)Second corrosion of normal image;(c)First corrosion of warp and weft defect;(d)Second corrosion of warp and weft defect;(e) First corrosion of hole defect;(f)Second corrosion of hole defect;(g) First corrosion of broken line defect;(h) Second corrosion of broken line defect

與傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)法相比，窗口跳步形態(tài)學(xué)法腐蝕結(jié)果基本不變，都可將復(fù)雜的紋理背景腐蝕掉，留下疵點(diǎn)信息。但運(yùn)算量大幅降低，從圖8中可看出，在第2次腐蝕過(guò)程中運(yùn)算量大幅減少。

3.3 采用連通域法進(jìn)行疵點(diǎn)判斷

若直接對(duì)二值化圖像進(jìn)行逐像素的腐蝕，根據(jù)圖7結(jié)果簡(jiǎn)單地通過(guò)黑色像素個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)就可對(duì)織物疵點(diǎn)進(jìn)行判斷。但正?？椢飯D像偶爾會(huì)出現(xiàn)“雜點(diǎn)”較多的腐蝕結(jié)果，可能會(huì)造成誤判，影響檢測(cè)準(zhǔn)確率，因此不能簡(jiǎn)單憑借黑色像素統(tǒng)計(jì)法來(lái)進(jìn)行瑕疵的判斷。

為增加檢測(cè)可靠性，本文利用8連通域法進(jìn)行區(qū)域分析。連通域[16]分析針對(duì)腐蝕結(jié)果圖像，如果當(dāng)前黑色像素個(gè)數(shù)大于某閾值時(shí)，則進(jìn)行8連通域分析，利用圖像的最大連通域面積等信息進(jìn)行判斷。每種疵點(diǎn)與正?？椢镏g的黑色像素個(gè)數(shù)都比較明顯，可直接利用其進(jìn)行判斷。但廠家需要檢測(cè)較小疵點(diǎn)(如“小黑點(diǎn)”)時(shí)，則需要連通域信息進(jìn)行判斷，濾出那些“雜點(diǎn)”較多的正常紋理織物圖像，從而保證檢測(cè)準(zhǔn)確率。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為驗(yàn)證本文算法的可行性，在Visual Studio2010開(kāi)發(fā)環(huán)境下編制了紋理織物疵點(diǎn)檢測(cè)軟件。為對(duì)比算法效果，采用頻域檢測(cè)算法——FFT特征點(diǎn)檢測(cè)算法[17]以及傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)法對(duì)織物圖像進(jìn)行處理。

FFT特征點(diǎn)算法[17]，將圖像分割為128 像素×128 像素的窗口圖像并進(jìn)行圖像預(yù)處理后，再進(jìn)行二維快速傅里葉變換，然后通過(guò)傅里葉頻譜圖求取P1～P5共5個(gè)特征值，利用這些特征值得到相關(guān)系數(shù)，再以正?？椢镒鳛槟０迮c待檢測(cè)圖像的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析來(lái)對(duì)織物進(jìn)行疵點(diǎn)判斷。但利用相關(guān)系數(shù)R所得到的檢測(cè)結(jié)果并不穩(wěn)定，特征值P2、P4數(shù)據(jù)比較穩(wěn)定，故實(shí)驗(yàn)中使用此特征值作為判斷依據(jù)。

P2=k1x1

式中：k1為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)；x1為經(jīng)向頻率。

P4=k1y1

式中，y1為緯向頻率。

針對(duì)非工業(yè)理想環(huán)境下采集的高質(zhì)量紋理織物圖像，F(xiàn)FT特征點(diǎn)算法較傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)法與窗口跳步形態(tài)學(xué)法的檢測(cè)效果較好，但在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下的檢測(cè)效果不佳。

針對(duì)工業(yè)相機(jī)采集到的另一種紋理織物的實(shí)際圖像進(jìn)行窗口跳步形態(tài)學(xué)法處理。圖9示出紋理織物的污漬與結(jié)頭疵點(diǎn)圖像。其中：圖9(a)為污漬原始圖像；圖9(b)～(f)為污漬圖像的處理過(guò)程；圖9(g) 為結(jié)頭原始圖像；圖9(h)～(l)為結(jié)頭圖像的處理過(guò)程。

圖9 疵點(diǎn)圖像處理過(guò)程Fig.9 Defect image processing. (a)Original stain image; (b)Original;(c)Equalization;(d)Binary;(e)First corrosion; (f)Second corrosion image of stain defect;(g) Original knot image(4 096 pixel×1 024 pixel); (h)Originall; (i)Equalizationl; (j)Binaryl; (k)Three corrosion; (l)Four corrosion image of knot defect

從圖9可看出，形態(tài)學(xué)腐蝕結(jié)果圖像中的灰色像素點(diǎn)即為省去處理的部分，因此大大節(jié)省了疵點(diǎn)檢測(cè)時(shí)間，提高了疵點(diǎn)檢測(cè)速度。

針對(duì)此種紋理設(shè)計(jì)的形態(tài)學(xué)算子如圖10所示。

圖10 紋理設(shè)計(jì)的形態(tài)學(xué)算子Fig.10 Morphological operator of texture design. (a)First time; (b)Second time

表2示出實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下現(xiàn)場(chǎng)采集圖像并進(jìn)行處理的各種算法的準(zhǔn)確率以及各算法的換算在線可檢測(cè)最大速度。其中，單幅圖檢測(cè)時(shí)間為處理1幅4 096 像素×1 024像素的圖像所用的時(shí)間，換算為在線檢測(cè)速度為每分鐘檢測(cè)的距離(m/min)。速度為程序采用四線程進(jìn)行處理所得，此速度為單線程的將近4倍，旋轉(zhuǎn)編碼器精度為0.1 mm，即織物移動(dòng)0.1 mm，則旋轉(zhuǎn)編碼器向相機(jī)發(fā)送1次采集指令，即檢測(cè)精度為0.1 mm。

表2 實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下3種織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法比較Tab.2 Comparison of three fabric detection algorithms in actual environment of industrial production

表2中的數(shù)據(jù)以圖3中的紋理織物圖像為例。FFT特征點(diǎn)算法，采取P2、P4作為特征值來(lái)對(duì)織物疵點(diǎn)進(jìn)行判斷，參數(shù)取值k1=5，k2=1/11。此算法準(zhǔn)確率為87.89%，但是經(jīng)緯疵點(diǎn)并未完全找出，破洞疵點(diǎn)未能檢測(cè)出，所有較小的黑點(diǎn)污漬疵點(diǎn)均未能找出，精度不符合要求。

傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)腐蝕算法的形態(tài)學(xué)算子如圖6所示，窗口大小為256 像素×256 像素。該算法將實(shí)驗(yàn)中的破洞、經(jīng)緯、污漬、斷線疵點(diǎn)均檢測(cè)出且精度較高。

窗口跳步形態(tài)學(xué)法對(duì)圖像進(jìn)行處理。為盡量多的保持圖像信息，第1次腐蝕過(guò)程中跳步像素為2，第2次腐蝕跳步像素為6，窗口大小為256像素×256像素。

在利用上述3種算法針對(duì)實(shí)際的紋理織物進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，由于實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下采集到的織物抖動(dòng)造成了圖像亮暗的不均勻以及織物圖像紋理不清晰問(wèn)題，造成了圖像的頻域處理較難，因此頻域方法準(zhǔn)確率下降，但傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)法與窗口跳步形態(tài)學(xué)法的準(zhǔn)確率基本不變，且窗口跳步形態(tài)學(xué)法的檢測(cè)速度是傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)法的將近2倍，是FFT特征點(diǎn)法的將近4倍。

使用本文的窗口跳步形態(tài)學(xué)法，針對(duì)每種疵點(diǎn)所統(tǒng)計(jì)的黑色像素個(gè)數(shù)以及最大連通域面積等信息數(shù)據(jù)如表3所示。

從表格中的數(shù)據(jù)可看出，窗口跳步形態(tài)學(xué)法之前默認(rèn)跳過(guò)的像素點(diǎn)為正常(白色)，因此傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)算法統(tǒng)計(jì)的黑色像素個(gè)數(shù)比窗口跳步形態(tài)學(xué)法黑色像素個(gè)數(shù)多，且連通域面積傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)算法要大于窗口跳步形態(tài)學(xué)法。黑色像素個(gè)數(shù)減少會(huì)加快連通域信息的統(tǒng)計(jì)速度，且對(duì)檢測(cè)基本沒(méi)有影響。

表3 實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下織物疵點(diǎn)判斷效果對(duì)比Tab.3 Defect judgment information effect comparison in actual environment of industrial production

經(jīng)上述各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)分析可知，針對(duì)此種紋理織物在實(shí)際復(fù)雜的生產(chǎn)線工業(yè)環(huán)境中，窗口跳步形態(tài)學(xué)法紋理織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法能夠有效的檢測(cè)出大多數(shù)種類的疵點(diǎn)，并且完全能夠滿足實(shí)際的生產(chǎn)線速度。

5 結(jié) 論

本文針對(duì)在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下，不僅要求檢測(cè)速度能匹配織物生產(chǎn)速度，而且生產(chǎn)過(guò)程中織物抖動(dòng)會(huì)造成采集圖像明暗不均的問(wèn)題，提出了一種窗口跳步形態(tài)學(xué)法紋理織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法。該算法首先對(duì)圖像進(jìn)行窗口分割及預(yù)處理后，通過(guò)對(duì)紋理圖像的紋理等特征進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)算子進(jìn)行腐蝕操作，最后使用連通域分析方法確定疵點(diǎn)大小及位置。在實(shí)際的疵點(diǎn)檢測(cè)中將破洞、經(jīng)緯疵點(diǎn)、污漬、線頭、黑點(diǎn)等各種疵點(diǎn)都準(zhǔn)確找出，且由于圖像分割，可確定疵點(diǎn)的位置信息。與頻域的FFT特征點(diǎn)算法以及傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)算法相比，實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下，窗口跳步形態(tài)學(xué)法不僅檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)97.2%，且實(shí)時(shí)檢測(cè)速度超過(guò)80 m/min，疵點(diǎn)檢測(cè)精度大小為0.1 mm，滿足實(shí)際生產(chǎn)需求。

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Texturedfabricdefectdetectionbasedonwindowedhop-stepmorphologicalalgorithm

HE Feng1,2， ZHOU Yatong1,2， ZHAO Xiangyu1,2， LIU Meng3， ZHANG Zhongwei3

(1.SchoolofElectronicsandInformationEngineering,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin300401,China; 2.TianjinKeyLaboratoryofElectronicMaterialsandDevices,Tianjin300401,China; 3.BeijingAnshizhongdianTechnologyCo.,Ltd.,Beijing100871,China)

Aim at the problem of low detection efficiency and fabric jittering due to high production rate, when texture fabric defects are automatically detected. A textured fabric defect detection was presented based on a windowed hop-step morphological algorithm. Firstly, window segmentation and preprocessing on images were carried out, and then the image texture features of the textured fabric were analyzed. Secondly morphological operators were designed for corrosion operation. Finally, the defect size and location were determined by connected domain analysis. Experimental simulation and practical application results show that the algorithm can solve the problem of the images of uneven light and shade caused by the cloth trembling effectively, and the algorithm can detect the presence of defects in the fabric texture including broke holes, warp and weft defects, stains broken lines, creases, knots and so on. The detection algorithm has high stability and reliability, thus can meet the actual production demand. The detection speed is superior to the (fast fourier transform algorithm) feature point algorithm and conventional morphological algorithm. The real-time detection speed is over 80 m/min, and the size of the defect detection accuracy is 0.1 mm.

textured fabric; morphological; hop-step algorithm; defect detection

TP 391.4; TS 101.9

A

10.13475/j.fzxb.20161204308

2016-12-23

2017-05-11

中國(guó)博士后基金項(xiàng)目(2014M561053)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(15YJA630108)；河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2013202254)；河北省研究生創(chuàng)新資助項(xiàng)目(CXZZSS207035)

何峰(1991—)，男，碩士生。主要研究方向?yàn)橹悄苄畔⑻幚?。周亞同，通信作者?E-mail：zyt@hebut.edu.cn。