CN110243475B - 一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法 - Google Patents

一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，包括以下步骤：（1）将待测织物展开并平铺于输送带上，输送经过测试台；（2）在测试台上方设置并开启均一恒定的标准光源；（3）在相机固定位置处设置CCD照相机，拍摄经过测试台上的织物的标准图像，并获取图像信号；（4）将获取的图像信号等分成16块不同的区域，并将每一块区域的图像信号通过通过A/D转换变成数字信号RGB值；（5）公式计算信号数据；（6）由计算结果判断是否满足色差合格标准。本发明检测方法的检测结果准确可靠，重复性好，满足大规模生产时的织物检测需求。

Description

一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法
技术领域
本发明属于织物外观质量控制领域，具体来说是一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法。
背景技术
织物颜色是织物生产过程中的一项重要评价指标，它直接关系到织物的品质、价格和等级等。由于织物生产线受多种复杂因素的影响，产品颜色很难与标准颜色样品保持完全一致，一般都会存在颜色差异。因此，在实际生产中，检测织物颜色并与标准样品对比，使得织物色差控制在可接受的范围之内，是十分必要的。
传统的织物色差检测方法主要是通过工人人眼辨别或采用分光光度计等手持式测量设备进行检测。其中，人眼检测的主观性强、检测精度低，易出现漏检、误检等情况；采用手持式测量设备检测时检测效率低下，费时费力，无法满足大规模生产时的织物检测需求。
发明内容
本发明旨在提供一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，以解决现有技术中存在的织物色差检测效率低、精度低等问题。
本发明是通过以下的技术方案实现的一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）将待检测的织物展开，并使织物正面向上平铺于输送带上，所述输送带以恒定速度向前输送，经过测试台；
（2）在测试台上方设置并开启均一恒定的标准光源；
（3）选择一台或多台CCD照相机，在相机固定位置处拍摄经过测试台上的织物的标准图像，整个拍摄过程中始终开启光源，并获取测试台区域的待测织物图像信号；
（4）将获取的待测织物图像信号等分成16块不同的区域，并将每一块区域的图像信号通过通过A/D转换变成数字信号RGB值，记为X1～X16；
（5）以相同的方法测定标准织物图像信号信息，并计算标准织物图像的各区域的平均RGB值A标准；计算待测织物信号X1～X16的平均值X’和任意两者的最大差值Y’；计算待测织物各区域RGB值X1～X16的相对标准偏差Z；
（6）判断待测织物是否满足色差标准，若同时满足：|X’-A标准|/ A标准≤3%，Y’/ X’≤5%和Z≤5%，则认为待测织物颜色合格，输送带继续往前输送织物并完成收卷工作；若无法同时满足，则认为待测织物色差过大而不合格，并立刻发出检测不合格警报和停止输送带运行。
进一步地，所述输送带的输送速度恒定，输送速度优选为1～1.5m/s。
进一步地，所述照相机的像素不低于1000万。
本发明提供了一个基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，该方法与现有技术相比，具有以下优点：
1.本发明的检测方法简单快速，检测分析过程快速且无损；且检测是以标准化的方式检测到待测物的整个平面，结果准确可靠，满足大规模生产时的织物检测需求。
2.本发明中使用均一恒定的标准光源，利于照相清晰，且可减少环境光线、人为操作误差等对检测结果的干扰，检测效率高、重复性好。
3.将待测物上采集到的图像信号转化成分析简单的RGB值，并进行区域划分，分析过程对比了待测织物上不同区域色差程度、待测织物与标准值对比，不仅保证待测织物整体色差是否合格，还保证了待测织物上各区域颜色的均一性，分析过程严格全面，具有更高的可信度。
具体实施方式
以下通过实施例对本发明作进一步的详细说明，但具体实施例并不是本发明技术方案的限定。
一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）将待检测的织物B展开，并使织物正面向上平铺于输送带上，所述输送带以恒定速度向前输送，经过测试台；所述输送带的输送速度恒定为1m/s；
（2）在测试台上方设置并开启均一恒定的标准光源，光源照射到测试台上的待测织物B；
（3）选择一台3000万像素的CCD照相机，在相机固定位置处拍摄经过测试台上的织物的标准图像，整个拍摄过程中始终开启光源，并获取测试台区域的待测织物图像信号，所述相机固定位置为标准光源的中间位置；
（4）将获取的待测织物图像信号等分成16块不同的区域，并将每一块区域的图像信号通过通过A/D转换变成数字信号RGB值，记为X1～X16；
（5）以相同的方法测定标准织物A图像信号信息，并计算标准织物A图像的各区域的平均RGB值A标准；计算待测织物B信号X1～X16的平均值X’和任意两者的最大差值Y’；计算待测织物B各区域RGB值X1～X16的相对标准偏差Z；
（6）判断待测织物B是否满足色差标准，若同时满足：|X’-A标准|/ A标准≤3%，Y’/ X’≤5%和Z≤5%，则认为待测织物B颜色合格，输送带继续往前输送织物并完成收卷工作；若无法同时满足，则认为待测织物色差过大而不合格，并立刻发出检测不合格警报和停止输送带运行。
待测织物B使用本发明检测方法的具体检测数据参见表1。
表1采用不同方法对标准样品A和待测样品B的色差进行判定：
Figure 514034DEST_PATH_IMAGE002
由表1可知：待测织物B的三次测定均值分别为2.97%、4.92%和4.75%，均满足色差合格判定要求，说明待测织物B与标准织物A颜色相近，外观不存在色差；且本发明所述的机器视觉识别技术与色差仪判定结果、人眼判定结果一致，说明本发明的检测方法准确性好，具有良好的实用性。
实施例2
取用另一布料C，重复实施例一的检测过程，具体检测数据参见表2。
表2采用不同方法对标准样品A和待测样品C的色差进行判定：
Figure 368858DEST_PATH_IMAGE004
由表2可知：待测织物C的三次测定均值分别为3.64%、4.94%和5.27%，不满足色差合格判定要求，说明待测织物C与标准织物A颜色差异较大，外观色差明显；且本发明所述的机器视觉识别技术与人眼判定结果一致，检测效果比色差仪更加准确灵敏。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）将待检测的织物展开，并使织物正面向上平铺于输送带上，所述输送带以恒定速度向前输送，经过测试台；
（2）在测试台上方设置并开启均一恒定的标准光源；
（3）选择一台或多台CCD照相机，在相机固定位置处拍摄经过测试台上的织物的标准图像，整个拍摄过程中始终开启光源，并获取测试台区域的待测织物图像信号；
（4）将获取的待测织物图像信号等分成16块不同的区域，并将每一块区域的图像信号通过A/D转换变成数字信号RGB值，记为X1～X16；
（5）以相同的方法测定标准织物图像信号信息，并计算标准织物图像的各区域的平均RGB值A标准；计算待测织物信号X1～X16的平均值X’和任意两者的最大差值Y’；计算待测织物各区域RGB值X1～X16的相对标准偏差Z；
（6）判断待测织物是否满足色差标准，若同时满足：|X’-A标准|/ A标准≤3%，Y’/ X’≤5%和Z≤5%，则认为待测织物颜色合格，输送带继续往前输送织物并完成收卷工作；若无法同时满足，则认为待测织物色差过大而不合格，并立刻发出检测不合格警报和停止输送带运行。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，所述输送带速度恒定，其输送速度为1～1.5m/s。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，所述照相机的像素不低于1000万。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114252401B (zh) * 2021-12-17 2023-06-02 江苏恒力化纤股份有限公司 一种基于光谱图像颜色处理技术检测纤维染色的方法
CN117670993A (zh) * 2023-12-06 2024-03-08 广东精英纺织服饰科技有限公司 一种基于机器视觉的纺织生产加工监控系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568781A (zh) * 2015-02-05 2015-04-29 北京印刷学院 一种光柱镭射纸张颜色和光柱质量自动检测和评价方法
CN106404792A (zh) * 2016-08-31 2017-02-15 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机器视觉识别技术的高光性卷烟条包装纸的色差检测方法
US9989415B1 (en) * 2017-01-23 2018-06-05 IEI Intergration Corp. Method for creating uniformity compensation look-up table
CN108414456A (zh) * 2018-01-31 2018-08-17 宁波市纤维检验所 一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡及制备方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568781A (zh) * 2015-02-05 2015-04-29 北京印刷学院 一种光柱镭射纸张颜色和光柱质量自动检测和评价方法
CN106404792A (zh) * 2016-08-31 2017-02-15 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机器视觉识别技术的高光性卷烟条包装纸的色差检测方法
US9989415B1 (en) * 2017-01-23 2018-06-05 IEI Intergration Corp. Method for creating uniformity compensation look-up table
CN108414456A (zh) * 2018-01-31 2018-08-17 宁波市纤维检验所 一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡及制备方法

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