基于小波分析和边缘检测的布匹瑕疵检测方法.docVIP

文章编号: 基于小波分析和边缘检测的布匹瑕疵检测方法 殷国亮，郑欣，张瑞，童云霞，林潼川，杜斌，白瑞林* （江南大学物联网工程学院 无锡 214122） 摘 要：为了满足布匹瑕疵检测的准确性和实时性要求，在对国内外织物疵点自动检测系统和理论研究成果的学习与研究的基础上，提出了一种基于图像边缘检测和小波分析的检测方法。该方法首先根据瑕疵边缘变化的差异，通过边缘检测中的Canny算子检测出油污；然后使用bior5.5对非油污图像分别在水平、垂直方向进行三重分解，提取水平和垂直方向高频图像的特征值：能量、方差和极差，得到图像纹理频谱相应特征值的分布情况；对特征值归一化并设置相应的阈值，即可得到的不同的特征向量，从而实现对断经、断纬和破洞的实时检测。实验证明，该种方法检测速度快，准确率高，能够满足检测要求。 关键词：瑕疵检测；边缘检测；小波分析；特征值 中图分类号: TP391.4 文献标识码:A Fabric defect detection based on Wavelet analysis and Edge detection YIN Guo-liang,ZHENG Xin,ZHANG Rui,TONG Yun-xia,LIN Tong-chuan，DU Bing，BAI Rui-lin (Jiangnan Unversity.Wuxi,214122,China.BAI Rui-lin, bairuilin@ ) Abstract:To meet the accuracy and real-time requirements of the fabric defect detection, the article proposed a method based on edge detection and wavelet analysis through the study and research of the development of the automatic detecting technology．In terms of the differences of the changes in defects’ marginal, greasiness can be detected by Canny operator; Hereafter ,respectively decompose the image in the horizontal and vertical direction in the scale of 3 with bior5.5 to extract horizontal and vertical high-frequency images’ characteristic value: energy, variance and range and get the distribution of related features value on the image texture spectrum. Finally, normalize the image and set up corresponding threshold so as to get a set of characteristic vector through which end out，thread out and torn can be defected. Experiments showed that the method is speedy，accurate and can meet the detection requirements。.朗显示对应的拉丁字符的拼音朗显示对应的拉丁字符的拼音 Key word: fabric defect detection; edge detection; wavelet analysis;characteristic value 0 引言 传统布匹瑕疵检测是以人眼观察为主，劳动强度大，同时受主观因素影响，漏检率较高，速度慢，效率低下，很难适应现代布匹的高速化生产方式。因此，布匹瑕疵的自动检测逐渐替代了传统的人工检测方法，而基于机器视觉的自动布匹检测系统的研究也成为近年来纺织工业自动化领域研究的热门，备受关注。 目前，布匹瑕疵检测系统主要有光电式和高速图像采集两类。由于第1种方式在高速识别疵点时很难对其进行准确分类，因此现在大部分的研究是针对第2种方式，它具有高速、准确的特点，其验布速度可达100m/min以上，是自动验布系统发展的主要方向[1]。近几年，国外在布匹瑕疵自动检测系统的理论方面都进行了大量的研究，取得了一定的成果，其中也有一些