CN111127462A - 基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统及检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统，该成衣印花缺陷检测系统基于多曝光成像技术，通过对待检测的印花样本进行多曝光拍摄，形成多张不同曝光拍摄模式下对应的曝光图，然后将各张曝光图与在同一曝光拍摄模式下拍摄的基准曝光图进行逐一的缺陷比对，最终得到对印花样本的缺陷检测结果，本发明实现了对印花缺陷检测的全自动化，整个检测过程快速、高效，无需借助质检员以往的质检经验，所作出的印花缺陷检测结果更加准确、客观。本发明还提供给了一种基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测方法。

Description

基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统及检测方法
技术领域
本发明涉及服装生产技术领域，具体涉及一种可对成衣印花缺陷进行检测的基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统及检测方法。
背景技术
印花质检是确保服装成品质量的一个重要环节。如果可以在大批量生产服装之前，提前发现成衣印花存在的缺陷，将可有效避免后续的生产损失，为服装生产企业挽回大量的经济损失。由于成衣印花样式多样、颜色丰富，很难基于视觉识别技术比如基于深度学习的神经网络对成衣印花缺陷进行质检。目前，服装生产厂家还是普遍采用人工检查方式对成衣印花缺陷进行质检，这种传统的检查方式效率低下，判断印花是否存在缺陷很大程度上依赖于质检员的质检经验，所作出的缺陷检测结果不够客观、科学，无法满足服装生产企业对于印花缺陷的自动化检测需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统，以解决上述技术问题。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
提供基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统，包括：
第一曝光模块，用于对确定合格的印花成品进行曝光拍摄，得到一对应所述印花成品的曝光基准值，并用于根据所述曝光基准值设定多个曝光值对所述印花成品继续进行曝光拍摄，得到每个所述曝光值拍摄模式下对应的曝光模板图；
曝光模板图存储模块，连接所述第一曝光模块，用于存储各所述曝光模板图；
第二曝光模块，用于根据设定的所述曝光值对待检测的印花样本进行多次曝光拍摄，得到所述印花样本在各所述曝光值拍摄模式下拍摄的多张曝光图；
曝光图存储模块，连接所述第二曝光模块，用于存储所述曝光图；
印花缺陷检测模块，分别连接所述曝光模板图存储模块和所述曝光图存储模块，用于将在同一个所述曝光值拍摄模式下拍摄的所述曝光模板图和所述曝光图进行图像比对，得到对应所述印花样本的多个印花缺陷比对结果并存储；
印花缺陷检测结果形成模块，连接所述印花缺陷检测模块，用于根据各所述印花缺陷比对结果，形成最终的关联于所述印花样本的印花缺陷检测结果并输出。
作为本发明的一种优选方案，基于所述曝光基准值设定的所述曝光值的数量至少为四个。
作为本发明的一种优选方案，所述曝光值根据所述曝光基准值的倍数设定，设定的所述曝光值为所述曝光基准值的1.1倍、或1倍、或0.8倍或0.6倍。
作为本发明的一种优选方案，所述成衣印花缺陷检测系统通过语义差分法对在同一个所述曝光值拍摄模式下拍摄的所述曝光模板图和所述曝光图进行图像比对。
作为本发明的一种优选方案，所述成衣印花缺陷检测系统还包括：
图像融合模块，连接所述印花缺陷检测模块，用于将各所述印花缺陷比对结果进行图像融合，形成一关联于所述印花样本的印花缺陷比对结果融合图像；
过滤模块，连接所述图像融合模块，用于对所述融合图像进行缺陷过滤，得到一经缺陷过滤后的所述融合图像；
图像处理模块，连接所述过滤模块，用于对经缺陷过滤后的所述融合图像进行进一步的图像处理，得到关联于所述印花样本的缺陷特征图；
所述印花缺陷检测结果形成模块，连接所述图像处理模块，用于将所述缺陷特征图作为所述印花缺陷检测结果并输出。
作为本发明的一种优选方案，对经缺陷过滤后的所述融合图像进行进一步的图像处理为对所述融合图像的二值化处理。
本发明还提供了一种成衣印花缺陷检测系统，通过应用所述成衣印花缺陷检测系统实现，包括如下步骤：
步骤S1，所述成衣印花缺陷检测系统对合格的印花成品进行曝光拍摄，得到一对应所述印花成品的曝光基准值；
步骤S2，所述成衣印花缺陷检测系统根据所述曝光基准值设定多个曝光值对所述印花成品继续进行曝光拍摄，得到每个所述曝光值拍摄模式下对应的曝光模板图并存储；
步骤S3，所述成衣印花缺陷检测系统根据设定的所述曝光值对待检测的印花样本进行多次曝光拍摄，得到所述印花样本在各所述曝光值拍摄模式下对应的多张曝光图；
步骤S4，所述成衣印花缺陷检测系统对在同一所述曝光值拍摄模式下拍摄的所述曝光模板图和所述曝光图进行图像比对，得到对应所述印花样本的多个印花缺陷比对结果并存储；
步骤S5，所述成衣印花缺陷检测系统根据各所述印花缺陷比对结果，形成最终的关联于所述印花样本的印花缺陷检测结果并输出。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤S5中具体包括：
步骤S51，所述成衣印花缺陷检测系统将各所述印花缺陷比对结果进行图像融合，形成一关联于所述印花样本的印花缺陷比对结果融合图像；
步骤S52，所述成衣印花缺陷检测系统对所述融合图像进行缺陷过滤，得到一经缺陷过滤后的所述融合图像；
步骤S53，所述成衣印花缺陷检测系统对经缺陷过滤后的所述融合图像进行进一步的图像处理，得到关联于所述印花样本的缺陷特征图，并将所述缺陷特征图作为所述印花缺陷检测结果输出。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤S2中，所述成衣印花缺陷检测系统基于所述曝光基准值设定的所述曝光值的数量至少为四个。
作为本发明的一种优选方案，所述成衣印花缺陷检测系统根据所述曝光基准值的倍数设定所述曝光值，设定的所述曝光值为所述曝光基准值的1.1倍、或1倍、或0.8倍或0.6倍。
本发明基于多曝光成像技术，对印花样本进行多曝光拍摄，并将多曝光拍摄的图像与在同一曝光模式下拍摄的标准图像进行缺陷比对，能够准确发现印花样本中存在的印花缺陷，而且本发明对于印花缺陷的检测过程完全实现了自动化，整个检测过程快速、高效，无需借助质检员的质检经验，所作出的印花缺陷检测结果更加客观、科学。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例所述的基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统的结构示意图；
图2是应用本发明一实施例所述的基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统实现对成衣印花样本的缺陷检测的方法步骤图；
图3是本发明一实施例所述的基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统实现对成衣印花样本的缺陷检测的方法步骤中的步骤S5的步骤分解图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本实施例提供的一种基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统，请参照图1，包括：
第一曝光模块1，用于对确定合格的印花成品进行曝光拍摄，得到一对应印花成品的曝光基准值，并用于根据该曝光基准值设定多个曝光值对该印花成品继续进行曝光拍摄，得到每个曝光值拍摄模式下对应的曝光模板图；
曝光模板图存储模块2，连接第一曝光模块1，用于存储各曝光模板图；
第二曝光模块3，用于根据上述设定的曝光值对待检测的印花样本进行多次曝光拍摄，得到该印花样本在各曝光值拍摄模式下拍摄的多张曝光图；
曝光图存储模块4，连接第二曝光模块3，用于存储曝光图；
印花缺陷检测模块5，分别连接曝光模板图存储模块2和曝光图存储模块4，用于获取各曝光模板图和各曝光模板图对应的曝光图，然后对在同一个曝光值拍摄模式下拍摄的曝光模板图和曝光图进行图像比对，得到对应该印花样本的多个印花缺陷比对结果并存储；
印花缺陷检测结果形成模块6，连接印花缺陷检测模块5，用于根据各印花缺陷比对结果，形成最终的关联于所述印花样本的印花缺陷检测结果并输出。
优选情况下，成衣印花缺陷检测系统还包括：
图像融合模块7，连接印花缺陷检测模块5，用于将各印花缺陷比对结果进行图像融合，形成一关联于印花样本的印花缺陷比对结果融合图像；
过滤模块8，连接图像融合模块7，用于对融合图像进行缺陷过滤，得到一经缺陷过滤后的融合图像；
图像处理模块9，连接过滤模块8，用于对经缺陷过滤后的融合图像进行进一步的图像处理，得到关联于印花样本的缺陷特征图；
印花缺陷检测结果形成模块6，连接图像处理模块9，用于将该缺陷特征图作为印花缺陷检测结果并输出。
优选地，基于曝光基准值设定的曝光值的数量至少为四个。在本实施例中，可以将曝光值的数量设定为四个。更优选地，设定的四个曝光值分别为曝光基准值的1.1倍、1倍、0.8倍和0.6倍。
优选地，成衣印花缺陷检测系统对在同一个曝光值拍摄模式下拍摄的曝光模板图和曝光图进行图像语义差分，得到每个曝光值拍摄模式下曝光图对应的热图(heatmap)，也就是四张曝光图经语义差分得到四张热图。
上述技术方案中，基于曝光模板图，对曝光图进行语义差分的方法为现有的图像比对方法，其比对过程在此不作阐述。
经语义差分得到的各张热图上的各个像素点的像素值均在0～1之间，各像素值代表对应的像素点为印花缺陷的概率，该像素值越大说明对应的该像素点为印花缺陷的概率越大。
系统最终将四张热图进行融合得到融合图像，融合图像上的各像素点对应的像素值范围在0～4之间，同样的，像素值越大代表该像素点存在印花缺陷的概率越大。系统对四张热图进行图像融合的方法为现有技术，在此不作阐述。
为了凸显出融合图像上存在的印花缺陷，更优选地，系统通过设定一阈值将融合图像上像素值过小的像素点过滤掉。该阈值范围优选为0.6～1之间，更优选地，将该阈值范围设置在0.8～1之间，比如将该阈值设定为1后，系统将自动过滤掉融合图像中像素值小于1的像素点，表示该像素点不存在印花缺陷，以凸显出其他像素值高于1的像素点作为印花缺陷。
最后，系统将经经缺陷过滤后的融合图像进行二值化处理，得到所拍摄的印花样本对应的缺陷特征图，并将该缺陷特征图作为印花缺陷检测结果输出。
请参照图2，本发明还提供了一种成衣印花缺陷检测系统，通过应用上述的成衣印花缺陷检测系统实现，包括如下步骤：
步骤S1，成衣印花缺陷检测系统对合格的印花成品进行曝光拍摄，得到一对应印花成品的曝光基准值；
步骤S2，成衣印花缺陷检测系统根据曝光基准值设定多个曝光值对印花成品继续进行曝光拍摄，得到每个曝光值拍摄模式下对应的曝光模板图并存储；
步骤S3，成衣印花缺陷检测系统根据设定的曝光值对待检测的印花样本进行多次曝光拍摄，得到印花样本在各曝光值拍摄模式下对应的多张曝光图；
步骤S4，成衣印花缺陷检测系统对在同一曝光值拍摄模式下拍摄的曝光模板图和曝光图进行图像比对，得到对应印花样本的多个印花缺陷比对结果并存储；
步骤S5，成衣印花缺陷检测系统根据各印花缺陷比对结果，形成最终的关联于印花样本的印花缺陷检测结果并输出。
优选地，请参照图3，步骤S5中具体包括：
步骤S51，成衣印花缺陷检测系统将各印花缺陷比对结果进行图像融合，形成一关联于印花样本的印花缺陷比对结果融合图像；
步骤S52，成衣印花缺陷检测系统对融合图像进行缺陷过滤，得到一经缺陷过滤后的融合图像；
步骤S53，成衣印花缺陷检测系统对经缺陷过滤后的融合图像进行进一步的图像处理，得到关联于印花样本的缺陷特征图，并将缺陷特征图作为印花缺陷检测结果输出。
优选地，步骤S2中，成衣印花缺陷检测系统基于曝光基准值设定的曝光值的数量至少为四个，比如可以设定四个曝光值。
更优选地，成衣印花缺陷检测系统根据曝光基准值的倍数设定曝光值，设定的曝光值可以是曝光基准值的1.1倍、或1倍、或0.8倍或0.6倍。
步骤S4中，成衣印花缺陷检测系统通过对在同一个曝光值拍摄模式下拍摄的曝光模板图和曝光图进行图像语义差分，得到每个曝光值拍摄模式下曝光图对应的热图(heatmap)，这里所述的热图也就是步骤S4中所述的印花缺陷比对结果。
需要声明的是，上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制，仅仅是为了便于描述。

Claims (10)

1.一种基于多曝光成像的成衣印花缺陷检测系统，其特征在于，包括：
第一曝光模块，用于对确定合格的印花成品进行曝光拍摄，得到一对应所述印花成品的曝光基准值，并用于根据所述曝光基准值设定多个曝光值对所述印花成品继续进行曝光拍摄，得到每个所述曝光值拍摄模式下对应的曝光模板图；
曝光模板图存储模块，连接所述第一曝光模块，用于存储各所述曝光模板图；
第二曝光模块，用于根据设定的所述曝光值对待检测的印花样本进行多次曝光拍摄，得到所述印花样本在各所述曝光值拍摄模式下拍摄的多张曝光图；
曝光图存储模块，连接所述第二曝光模块，用于存储所述曝光图；
印花缺陷检测模块，分别连接所述曝光模板图存储模块和所述曝光图存储模块，用于将在同一个所述曝光值拍摄模式下拍摄的所述曝光模板图和所述曝光图进行图像比对，得到对应所述印花样本的多个印花缺陷比对结果并存储；
印花缺陷检测结果形成模块，连接所述印花缺陷检测模块，用于根据各所述印花缺陷比对结果，形成最终的关联于所述印花样本的印花缺陷检测结果并输出。
2.如权利要求1所述的成衣印花缺陷检测系统，其特征在于，基于所述曝光基准值设定的所述曝光值的数量至少为四个。
3.如权利要求1所述的成衣印花缺陷检测系统，其特征在于，所述曝光值根据所述曝光基准值的倍数设定，设定的所述曝光值为所述曝光基准值的1.1倍、或1倍、或0.8倍或0.6倍。
4.如权利要求1所述的成衣印花缺陷检测系统，其特征在于，所述成衣印花缺陷检测系统通过语义差分法对在同一个所述曝光值拍摄模式下拍摄的所述曝光模板图和所述曝光图进行图像比对。
5.如权利要求1所述的成衣印花缺陷检测系统，其特征在于，还包括：
图像融合模块，连接所述印花缺陷检测模块，用于将各所述印花缺陷比对结果进行图像融合，形成一关联于所述印花样本的印花缺陷比对结果融合图像；
过滤模块，连接所述图像融合模块，用于对所述融合图像进行缺陷过滤，得到一经缺陷过滤后的所述融合图像；
图像处理模块，连接所述过滤模块，用于对经缺陷过滤后的所述融合图像进行进一步的图像处理，得到关联于所述印花样本的缺陷特征图；
所述印花缺陷检测结果形成模块，连接所述图像处理模块，用于将所述缺陷特征图作为所述印花缺陷检测结果并输出。
6.如权利要求5所述的成衣印花缺陷检测系统，其特征在于，对经缺陷过滤后的所述融合图像进行进一步的图像处理为对所述融合图像的二值化处理。
7.一种成衣印花缺陷检测方法，通过应用如权1-6任意一项的所述成衣印花缺陷检测系统实现，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，所述成衣印花缺陷检测系统对合格的印花成品进行曝光拍摄，得到一对应所述印花成品的曝光基准值；
步骤S2，所述成衣印花缺陷检测系统根据所述曝光基准值设定多个曝光值对所述印花成品继续进行曝光拍摄，得到每个所述曝光值拍摄模式下对应的曝光模板图并存储；
步骤S3，所述成衣印花缺陷检测系统根据设定的所述曝光值对待检测的印花样本进行多次曝光拍摄，得到所述印花样本在各所述曝光值拍摄模式下对应的多张曝光图；
步骤S4，所述成衣印花缺陷检测系统对在同一所述曝光值拍摄模式下拍摄的所述曝光模板图和所述曝光图进行图像比对，得到对应所述印花样本的多个印花缺陷比对结果并存储；
步骤S5，所述成衣印花缺陷检测系统根据各所述印花缺陷比对结果，形成最终的关联于所述印花样本的印花缺陷检测结果并输出。
8.如权利要求7所述的成衣印花缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S5中具体包括：
步骤S51，所述成衣印花缺陷检测系统将各所述印花缺陷比对结果进行图像融合，形成一关联于所述印花样本的印花缺陷比对结果融合图像；
步骤S52，所述成衣印花缺陷检测系统对所述融合图像进行缺陷过滤，得到一经缺陷过滤后的所述融合图像；
步骤S53，所述成衣印花缺陷检测系统对经缺陷过滤后的所述融合图像进行进一步的图像处理，得到关联于所述印花样本的缺陷特征图，并将所述缺陷特征图作为所述印花缺陷检测结果输出。
9.如权利要求7所述的成衣印花缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述成衣印花缺陷检测系统基于所述曝光基准值设定的所述曝光值的数量至少为四个。
10.如权利要求9所述的成衣印花缺陷检测方法，其特征在于，所述成衣印花缺陷检测系统根据所述曝光基准值的倍数设定所述曝光值，设定的所述曝光值为所述曝光基准值的1.1倍、或1倍、或0.8倍或0.6倍。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111669578A (zh) * 2020-07-30 2020-09-15 重庆盛泰光电有限公司 摄像头模组自动检测设备
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