CN114419039A - 一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法 - Google Patents

一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法 Download PDF

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CN114419039A CN202210312562.4A CN202210312562A CN114419039A CN 114419039 A CN114419039 A CN 114419039A CN 202210312562 A CN202210312562 A CN 202210312562A CN 114419039 A CN114419039 A CN 114419039A
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Abstract

本发明涉及一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，包括获取墙纸周期模板图像及待测墙纸图像，然后调整图像转灰度图像的权值来获取墙纸周期模板图像在第一主成分上的最大投影方差，根据最大投影方差确定其对应的最终权值和最终第一主成分方向，然后通过模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测墙纸灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值来确定模板图像，通过待测墙纸图像与相对应的模板图像通过模板匹配确定缺陷区域，本发明方法提高了模板匹配的准确性和速度，进而保证缺陷位置的精确识别，实用性强，值得推广。

Description

一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及图像检测技术领域，具体涉及一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法。
背景技术
装饰墙纸美观且环保，已经逐渐代替传统涂料，随着墙纸需求量的增加，消费者对产品质量要求也有所提高。由于机械老化等原因使得生产出来的墙纸产品含有缺陷，质量不合格的墙纸产品流入市场将会对生产厂商产生巨大损失，不仅会影响厂商经济效益，而且会降低厂商的市场口碑，因此对于生产线上的产品检测显得格外重要。
针对墙纸缺陷检测，目前仍然主要采用的是人工检测，即通过人眼对产品进行检测。这样原始的方法在一定程度上不仅浪费人力财力，而且检测人员的工作强度非常之大。由于生产量越来越庞大，人工检测方式不仅显得笨拙，而且由于视觉疲劳等原因使得检测结果非常不准确。
现在墙纸生产线上的墙纸产品检测主要集中在硬件检测上，如均匀度、透气性、灯光等，同时一些在硬件基础上对墙纸印刷缺陷进行检测的系统目前也在研究之中，但是检测时仍然需要一定的人力去判断产品质量；对于墙纸这类纹理具有周期性特性的，通过模板匹配来识别缺陷是快速且有效的方法，但是由于采样的随机性，导致当存在缺陷时，无法准确找到对应的模板，导致无法确定缺陷位置，因此，需要一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法。
发明内容
本发明提供一种基于模板匹配的提高缺陷检测的准确度的装饰墙纸缺陷检测方法，以解决现有的问题。
本发明的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法采用如下技术方案：该方法包括：
S1、获取墙纸周期模板图像及待测墙纸图像，设定多组图像转灰度图像的权值，根据每组权值将墙纸周期模板图像转换为模板灰度图；
S2、计算每个模板灰度图在其对应的第一主成分方向上的投影方差，获取所有投影方差中的最大投影方差，获取最大投影方差所对应的最终权值及最终第一主成分方向；
S3、根据最终权值将待测墙纸图像转化为待测灰度图，计算模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值；
S4、计算第一投影值和第二投影值的匹配度，根据匹配度得到墙纸的模板图像；
S5、获取待测墙纸图像与模板图像在相应的位置的灰度值的差值，根据差值和设定的差值阈值确定待测墙纸图像的缺陷区域。
优选的，计算每个模板灰度图在其对应的第一主成分方向上的投影方差的步骤包括：
对每个模板灰度图进行主成分分析；
根据下式（1）计算投影方差：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，
Figure 511805DEST_PATH_IMAGE002
表示在某一组权值下模板灰度图中第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 139096DEST_PATH_IMAGE004
列的像素点的灰度值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
表示在某一组权值下及该权值对应的主成分方向上的特征向量的值；
Figure 585120DEST_PATH_IMAGE006
表示某一组权值下模板灰度图中第
Figure 371680DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 244958DEST_PATH_IMAGE004
列的像素点在该权值对应的主成分方向的投影值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示模板灰度图在主成分方向上的投影值的均值，且
Figure 625124DEST_PATH_IMAGE008
，M表示周期模板图像的长度，N表示周期模板图像的宽度，m表示像素点的行位置坐标；n表示像素点的列位置坐标。
优选的，在某一组权值下模板灰度图中第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
行
Figure 609260DEST_PATH_IMAGE010
列的像素点的灰度值的步骤包括：
根据下式（2）计算灰度值：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
（2）
其中，
Figure 1058DEST_PATH_IMAGE012
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 310817DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 178279DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的红色通道分量；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 966106DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 237512DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的绿色通道分量
Figure 452592DEST_PATH_IMAGE014
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 541771DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 398869DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的蓝色通道分量，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
依次为图像转灰度图像中红色通道分量、绿色通道分量、蓝色通道分量的某一组权值。
优选的，计算模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值的步骤包括：
根据下式（3）分别计算第一投影值和第二投影值：
Figure 499680DEST_PATH_IMAGE016
（3）
其中，
Figure 885662DEST_PATH_IMAGE012
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 930978DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 122925DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的红色通道分量；
Figure 406139DEST_PATH_IMAGE013
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 494181DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 682585DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的绿色通道分量
Figure 615906DEST_PATH_IMAGE014
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 19206DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 74886DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的蓝色通道分量；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
表示最大投影方差所对应的最终权值；
Figure 235740DEST_PATH_IMAGE018
最终第一主成分方向上的特征向量，其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
，表示该特征向量的第
Figure 707173DEST_PATH_IMAGE004
个值。
优选的，计算第一投影值和第二投影值的匹配度的步骤包括：
根据下式（4）计算匹配度：
Figure 27296DEST_PATH_IMAGE020
（4）
其中，设
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
为待测灰度图中第
Figure 191561DEST_PATH_IMAGE009
行像素点在最终第一主成分方向上的第一投影值，设
Figure 590444DEST_PATH_IMAGE022
为待测灰度图中第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
行像素点在最终第一主成分方向上的第二投影值，则
Figure 662305DEST_PATH_IMAGE024
表示模板灰度图中第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
行像素点在最终主成分方向上的第一投影值，
Figure 40197DEST_PATH_IMAGE026
表示待测灰度图中第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
行像素点在最终主成分方向上的第二投影值，
Figure 47467DEST_PATH_IMAGE028
为第一个使得
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
时的行数
Figure 307547DEST_PATH_IMAGE030
，表示待测墙纸图像的第二序列值，则
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE031
为
Figure 120782DEST_PATH_IMAGE029
时对应的行数
Figure 540131DEST_PATH_IMAGE003
，表示墙纸周期模板图像的第一序列值，
Figure 780620DEST_PATH_IMAGE032
表示第一投影值与第二投影值相等的数量。
优选的，根据匹配度得到墙纸的模板图像的步骤包括：
获取所有匹配度中的最大匹配度；
获取最大匹配度对应的第一序列值；
根据第一序列值获取该第一序列值前后的所有序列值，所有序列值的集合即为最大匹配度时的序列；
序列中的每个序列值与墙纸周期模板灰度图上对应的行像素点组成的图像即为的待测墙纸图像对应的模板图像。
优选的，还包括根据缺陷区域对缺陷进行识别，确定缺陷类型：
对缺陷区域的灰度图进行连通域处理得到缺陷连通域；
对每一个缺陷连通域做最小外接矩形，计算最小外接矩形的长宽比
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE033
，若
Figure 793575DEST_PATH_IMAGE033
大于4，则为裂纹缺陷或褶皱缺陷，否则为孔洞缺陷或黑斑缺陷；
计算每个裂纹缺陷或褶皱缺陷的多个边缘像素点距对应的裂纹缺陷或褶皱缺陷的最小外接矩形中心的第一距离，所有第一距离的集合记为第一距离序列；计算每个孔洞缺陷或黑斑缺陷的多个边缘像素点距对应的孔洞缺陷或黑斑缺陷最小外接圆圆心的第二距离，所有第二距离的集合记为第二距离序列；
根据第一距离序列的一阶差分的方差计算第一形状规则度
Figure 410501DEST_PATH_IMAGE034
1，根据第二距离序列的一阶差分的方差计算第二形状规则度
Figure 762985DEST_PATH_IMAGE034
2；
长宽比
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE035
且第一形状规则度
Figure 112058DEST_PATH_IMAGE034
1
Figure 549992DEST_PATH_IMAGE036
的为裂纹缺陷，长宽比
Figure 767347DEST_PATH_IMAGE035
且第一形状规则度
Figure 974338DEST_PATH_IMAGE034
1
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE037
的为褶皱缺陷；长宽比
Figure 242114DEST_PATH_IMAGE038
且第二形状规则度
Figure 901766DEST_PATH_IMAGE034
2
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE039
，则为孔洞缺陷，长宽比
Figure 922812DEST_PATH_IMAGE038
且第二形状规则度
Figure 984308DEST_PATH_IMAGE034
2
Figure 940763DEST_PATH_IMAGE040
的为黑斑缺陷。
本发明的有益效果是：本发明的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，通过调整图像转灰度图像的权值来使墙纸图像在第一主成分上的投影方差最大，根据最大的投影方差确定其对应的最终权值和最终第一主成分方向，然后通过模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测墙纸灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值来确定模板图像，通过待测墙纸图像与相对应的模板图像通过模板匹配确定缺陷区域，从而提高模板匹配的准确性和速度，进而保证缺陷位置的精确识别，其次，根据缺陷区域进行缺陷识别确定缺陷类型，从而为后续缺陷处理提供数据参考，实用性强，值得推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法的实施例总体步骤的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法的实施例，该方法包括：
S1、获取墙纸周期模板图像及待测墙纸图像，设定多组图像转灰度图像的权值，根据每组权值将墙纸周期模板图像转换为模板灰度图；具体的，S11、墙纸的纹理具有周期性特征，采集一个标准图像的一个周期作为墙纸周期模板图像，且墙纸周期模板图像尺寸为
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，通过在传送带上方设置照相机采集待测墙纸图像，待测墙纸图像的尺寸为
Figure 87711DEST_PATH_IMAGE042
；S12、设定多组图像转灰度图像的权值，具体的，权值的取值范围，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
。
S2、由于墙纸背景样式繁多、花纹复杂，对墙纸缺陷的识别有较大影响，且缺陷部分相对于墙纸背景的颜色更深，因此利用调整 RGB 图像转灰度图像的权值，可以得到 RGB不同侧重的模板灰度图，使其在后续主成分分析时，在第一主成分方向上的投影方差尽可能的大，进而保证后续确定模板的准确性和速度。具体的，计算每个模板灰度图在其对应的第一主成分方向上的投影方差的步骤包括：
S21、对每个模板灰度图进行主成分分析，获得每个模板灰度图的第一主成分方向；
S22、根据下式（1）计算投影方差：
Figure 646868DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，
Figure 562871DEST_PATH_IMAGE002
表示在某一组权值下模板灰度图中第
Figure 939495DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 839318DEST_PATH_IMAGE004
列的像素点的灰度值；
Figure 139849DEST_PATH_IMAGE005
表示在某一组权值下及该权值对应的主成分方向上的特征向量的值；
Figure 972676DEST_PATH_IMAGE006
表示某一组权值下模板灰度图中第
Figure 598829DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 720369DEST_PATH_IMAGE004
列的像素点在该权值对应的主成分方向的投影值，
Figure 496695DEST_PATH_IMAGE007
表示模板灰度图在主成分方向上的投影值的均值，且
Figure 387291DEST_PATH_IMAGE008
，M表示周期模板图像的长度，N表示周期模板图像的宽度，m表示像素点的行位置坐标；n表示像素点的列位置坐标。S221、具体的，在某一组权值下模板灰度图中第
Figure 184346DEST_PATH_IMAGE009
行
Figure 589919DEST_PATH_IMAGE010
列的像素点的灰度值的步骤包括：根据下式（2）计算灰度值：
Figure 497832DEST_PATH_IMAGE011
（2）
其中，
Figure 508514DEST_PATH_IMAGE012
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 899306DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 729859DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的红色通道分量；
Figure 972621DEST_PATH_IMAGE013
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 837809DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 976666DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的绿色通道分量
Figure 232198DEST_PATH_IMAGE014
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 216335DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 998346DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的蓝色通道分量，
Figure 308105DEST_PATH_IMAGE015
依次为图像转灰度图像中红色通道分量、绿色通道分量、蓝色通道分量的某一组权值。
S23、获取式（1）计算出的所有投影方差中的最大投影方差，获取最大投影方差所对应的最终权值及最终第一主成分方向。
S3、根据最终权值将待测墙纸图像转化为待测灰度图，计算模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值。
具体的，具体的，设第一投影值为
Figure 113250DEST_PATH_IMAGE021
，第二投影值为
Figure 88028DEST_PATH_IMAGE044
，根据下式（3）分别计算第一投影值和第二投影值：
Figure 927808DEST_PATH_IMAGE016
（3）
其中，
Figure 142888DEST_PATH_IMAGE012
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 232067DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 89165DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的红色通道分量；
Figure 517872DEST_PATH_IMAGE013
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 841537DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 886854DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的绿色通道分量
Figure 16484DEST_PATH_IMAGE014
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 362014DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 450056DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的蓝色通道分量；
Figure 451510DEST_PATH_IMAGE017
表示最大投影方差所对应的最终权值；
Figure 804738DEST_PATH_IMAGE018
最终第一主成分方向上的特征向量，其中，
Figure 208037DEST_PATH_IMAGE019
，表示该特征向量的第
Figure 466980DEST_PATH_IMAGE004
个值，N表示宽度尺寸。
S4、计算第一投影值和第二投影值的匹配度，根据匹配度得到墙纸的模板图像。
具体的，S41、根据下式（4）计算匹配度：
Figure 752468DEST_PATH_IMAGE020
（4）
其中，设
Figure 489480DEST_PATH_IMAGE021
为待测灰度图中第
Figure 12865DEST_PATH_IMAGE009
行像素点在最终第一主成分方向上的第一投影值，设
Figure 849234DEST_PATH_IMAGE022
为待测灰度图中第
Figure 825280DEST_PATH_IMAGE023
行像素点在最终第一主成分方向上的第二投影值，则
Figure 365983DEST_PATH_IMAGE024
表示模板灰度图中第
Figure 540612DEST_PATH_IMAGE025
行像素点在最终主成分方向上的第一投影值，
Figure 875779DEST_PATH_IMAGE026
表示待测灰度图中第
Figure 339121DEST_PATH_IMAGE027
行像素点在最终主成分方向上的第二投影值，
Figure 604886DEST_PATH_IMAGE028
为第一个使得
Figure 837285DEST_PATH_IMAGE029
时的行数
Figure 343352DEST_PATH_IMAGE030
，表示待测墙纸图像的第二序列值，则
Figure 356308DEST_PATH_IMAGE031
为
Figure 973234DEST_PATH_IMAGE029
时对应的行数
Figure 997822DEST_PATH_IMAGE003
，表示墙纸周期模板图像的第一序列值，
Figure 674791DEST_PATH_IMAGE032
表示第一投影值与第二投影值相等的数量。
具体的，S42、根据匹配度得到墙纸的模板图像的步骤包括：S421、获取所有匹配度中的最大匹配度；S422、获取最大匹配度对应的第一序列值；S423、根据第一序列值获取该第一序列值前后的所有序列值，所有序列值的集合即为最大匹配度时的序列；S424、序列中的每个序列值与墙纸周期模板灰度图上对应的行像素点组成的图像即为的待测墙纸图像对应的模板图像。
S5、获取待测墙纸图像与模板图像在相应的位置的灰度值的差值，根据差值和设定的差值阈值确定待测墙纸图像的缺陷区域，具体的，设定差值阈值为5，当灰度值的差值超过5，则认为该处存在缺陷，存在缺陷处记为1，否则记为0，得到待测墙纸图像的缺陷区域。
具体的，本方法还包括：S6、根据缺陷区域对缺陷进行识别，确定缺陷类型：S61、对缺陷区域的灰度图进行连通域处理得到缺陷连通域；S62、对每一个缺陷连通域做最小外接矩形，计算最小外接矩形的长宽比
Figure 847146DEST_PATH_IMAGE033
，若
Figure 330080DEST_PATH_IMAGE033
大于4，则为裂纹缺陷或褶皱缺陷，否则为孔洞缺陷或黑斑缺陷；S63、计算每个裂纹缺陷或褶皱缺陷的多个边缘像素点距对应的裂纹缺陷或褶皱缺陷的最小外接矩形中心的第一距离，所有第一距离的集合记为第一距离序列；计算每个孔洞缺陷或黑斑缺陷的多个边缘像素点距对应的孔洞缺陷或黑斑缺陷最小外接圆圆心的第二距离，所有第二距离的集合记为第二距离序列；S64、根据第一距离序列的一阶差分的方差计算第一形状规则度
Figure 537070DEST_PATH_IMAGE034
1，根据第二距离序列的一阶差分的方差计算第二形状规则度
Figure 384941DEST_PATH_IMAGE034
2；S65、当长宽比
Figure 733007DEST_PATH_IMAGE035
且第一形状规则度
Figure 691736DEST_PATH_IMAGE034
1
Figure 18812DEST_PATH_IMAGE036
的为裂纹缺陷，长宽比
Figure 99901DEST_PATH_IMAGE035
且第一形状规则度
Figure 981269DEST_PATH_IMAGE034
1
Figure 681372DEST_PATH_IMAGE037
的为褶皱缺陷；长宽比
Figure 862955DEST_PATH_IMAGE038
且第二形状规则度
Figure 52627DEST_PATH_IMAGE034
2
Figure 749188DEST_PATH_IMAGE039
，则为孔洞缺陷，长宽比
Figure 315299DEST_PATH_IMAGE038
且第二形状规则度
Figure 85808DEST_PATH_IMAGE034
2
Figure 633333DEST_PATH_IMAGE040
的为黑斑缺陷。
综上所述，本发明提供一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，本方法通过调整图像转灰度图像的权值来使墙纸图像在第一主成分上的投影方差最大，根据最大的投影方差确定其对应的最终权值和最终第一主成分方向，然后通过模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测墙纸灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值来确定模板图像，通过待测墙纸图像与相对应的模板图像通过模板匹配确定缺陷区域，从而提高模板匹配的准确性和速度，进而保证缺陷位置的精确识别，其次，根据缺陷区域进行缺陷识别确定缺陷类型，从而为后续缺陷处理提供数据参考，实用性强，值得推广。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：
S1、获取墙纸周期模板图像及待测墙纸图像，设定多组图像转灰度图像的权值，根据每组权值将墙纸周期模板图像转换为模板灰度图；
S2、计算每个模板灰度图在其对应的第一主成分方向上的投影方差，获取所有投影方差中的最大投影方差，获取最大投影方差所对应的最终权值及最终第一主成分方向；
S3、根据最终权值将待测墙纸图像转化为待测灰度图，计算模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值；
S4、计算第一投影值和第二投影值的匹配度，根据匹配度得到墙纸的模板图像；
S5、获取待测墙纸图像与模板图像在相应的位置的灰度值的差值，根据差值和设定的差值阈值确定待测墙纸图像的缺陷区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，其特征在于，计算每个模板灰度图在其对应的第一主成分方向上的投影方差的步骤包括：
对每个模板灰度图进行主成分分析，获得每个模板灰度图的第一主成分方向；
根据下式（1）计算投影方差：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，
Figure 511410DEST_PATH_IMAGE002
表示在某一组权值下模板灰度图中第
Figure DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 162971DEST_PATH_IMAGE004
列的像素点的灰度值；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示在某一组权值下及该权值对应的主成分方向上的特征向量的值；
Figure 473867DEST_PATH_IMAGE006
表示某一组权值下模板灰度图中第
Figure 869076DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 604820DEST_PATH_IMAGE004
列的像素点在该权值对应的主成分方向的投影值，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示模板灰度图在主成分方向上的投影值的均值，且
Figure 161703DEST_PATH_IMAGE008
，M表示周期模板图像的长度，N表示周期模板图像的宽度，m表示像素点的行位置坐标；n表示像素点的列位置坐标。
3.根据权利要求2所述的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，其特征在于，在某一组权值下模板灰度图中第
Figure 225474DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 158795DEST_PATH_IMAGE004
列的像素点的灰度值的步骤包括：
根据下式（2）计算灰度值：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（2）
其中，
Figure 499777DEST_PATH_IMAGE010
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 227562DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 778629DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的红色通道分量；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 250062DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 196283DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的绿色通道分量
Figure 626128DEST_PATH_IMAGE012
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 602174DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 674035DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的蓝色通道分量，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
依次为图像转灰度图像中红色通道分量、绿色通道分量、蓝色通道分量的某一组权值。
4.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，其特征在于，计算模板灰度图在最终第一主成分方向上的第一投影值及待测灰度图在最终第一主成分方向上的第二投影值的步骤包括：
根据下式（3）分别计算第一投影值和第二投影值：
Figure 51927DEST_PATH_IMAGE014
（3）
其中，
Figure 59197DEST_PATH_IMAGE010
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 522539DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 398092DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的红色通道分量；
Figure 630490DEST_PATH_IMAGE011
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 323508DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 274147DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的绿色通道分量
Figure 891073DEST_PATH_IMAGE012
表示墙纸周期模板图像中第
Figure 40294DEST_PATH_IMAGE003
行
Figure 982843DEST_PATH_IMAGE004
列像素点的蓝色通道分量；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示最大投影方差所对应的最终权值；
Figure 827302DEST_PATH_IMAGE016
最终第一主成分方向上的特征向量，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，表示该特征向量的第
Figure 982340DEST_PATH_IMAGE004
个值。
5.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，其特征在于，计算第一投影值和第二投影值的匹配度的步骤包括：
根据下式（4）计算匹配度：
Figure 251647DEST_PATH_IMAGE018
（4）
其中，设
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为待测灰度图中第
Figure 99517DEST_PATH_IMAGE020
行像素点在最终第一主成分方向上的第一投影值，设
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为待测灰度图中第
Figure 179075DEST_PATH_IMAGE022
行像素点在最终第一主成分方向上的第二投影值，则
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示模板灰度图中第
Figure 200121DEST_PATH_IMAGE024
行像素点在最终主成分方向上的第一投影值，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示待测灰度图中第
Figure 996039DEST_PATH_IMAGE026
行像素点在最终主成分方向上的第二投影值，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为第一个使得
Figure 686914DEST_PATH_IMAGE028
时的行数
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，表示待测墙纸图像的第二序列值，则
Figure 896179DEST_PATH_IMAGE030
为
Figure 658598DEST_PATH_IMAGE028
时对应的行数
Figure 761552DEST_PATH_IMAGE003
，表示墙纸周期模板图像的第一序列值，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示第一投影值与第二投影值相等的数量。
6.根据权利要求5所述的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，其特征在于，根据匹配度得到墙纸的模板图像的步骤包括：
获取所有匹配度中的最大匹配度；
获取最大匹配度对应的第一序列值；
根据第一序列值获取该第一序列值前后的所有序列值，所有序列值的集合即为最大匹配度时的序列；
所述序列中的每个序列值与墙纸周期模板灰度图上对应的行像素点组成的图像即为的待测墙纸图像对应的模板图像。
7.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的装饰墙纸缺陷检测方法，其特征在于，还包括根据缺陷区域对缺陷进行识别，确定缺陷类型：
对缺陷区域的灰度图进行连通域处理得到缺陷连通域；
对每一个缺陷连通域做最小外接矩形，计算最小外接矩形的长宽比
Figure 685646DEST_PATH_IMAGE032
，若
Figure 382206DEST_PATH_IMAGE032
大于4，则为裂纹缺陷或褶皱缺陷，否则为孔洞缺陷或黑斑缺陷；
计算每个裂纹缺陷或褶皱缺陷的多个边缘像素点距对应的裂纹缺陷或褶皱缺陷的最小外接矩形中心的第一距离，所有第一距离的集合记为第一距离序列；计算每个孔洞缺陷或黑斑缺陷的多个边缘像素点距对应的孔洞缺陷或黑斑缺陷最小外接圆圆心的第二距离，所有第二距离的集合记为第二距离序列；
根据第一距离序列的一阶差分的方差计算第一形状规则度
Figure DEST_PATH_IMAGE033
1，根据第二距离序列的一阶差分的方差计算第二形状规则度
Figure 682738DEST_PATH_IMAGE033
2；
长宽比
Figure 656510DEST_PATH_IMAGE034
且第一形状规则度
Figure 751505DEST_PATH_IMAGE033
1
Figure DEST_PATH_IMAGE035
的为裂纹缺陷，长宽比
Figure 935362DEST_PATH_IMAGE034
且第一形状规则度
Figure 39584DEST_PATH_IMAGE033
1
Figure 353016DEST_PATH_IMAGE036
的为褶皱缺陷；长宽比
Figure DEST_PATH_IMAGE037
且第二形状规则度
Figure 884491DEST_PATH_IMAGE033
2
Figure 290065DEST_PATH_IMAGE038
，则为孔洞缺陷，长宽比
Figure 197978DEST_PATH_IMAGE037
且第二形状规则度
Figure 208659DEST_PATH_IMAGE033
2
Figure DEST_PATH_IMAGE039
的为黑斑缺陷。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114937037A (zh) * 2022-07-20 2022-08-23 武汉中导光电设备有限公司 产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN116908185A (zh) * 2023-06-13 2023-10-20 天王电子（深圳）有限公司 物品的外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104458755A (zh) * 2014-11-26 2015-03-25 吴晓军 一种基于机器视觉的多类型材质表面缺陷检测方法
US20150145862A1 (en) * 2013-11-27 2015-05-28 Adobe Systems Incorporated Texture Modeling of Image Data
CN205352966U (zh) * 2016-02-25 2016-06-29 西华大学 一种基于图像处理的壁纸缺陷检测系统
CN107037050A (zh) * 2017-04-05 2017-08-11 东华大学 一种织物图像纹理周期的自动测量方法
CN108090894A (zh) * 2017-11-24 2018-05-29 浙江理工大学 基于距离匹配函数和感知哈希算法的织物疵点检测方法
CN110517265A (zh) * 2019-09-04 2019-11-29 北京理工大学 一种产品表面缺陷的检测方法、装置及存储介质
CN110570418A (zh) * 2019-09-12 2019-12-13 广东工业大学 一种织唛缺陷检测方法和装置
CN112465743A (zh) * 2020-10-20 2021-03-09 天津大学 一种周期性结构质量检测方法
CN113554080A (zh) * 2021-07-15 2021-10-26 长沙长泰机器人有限公司 一种基于机器视觉的无纺布瑕疵检测分类方法及系统
CN113643289A (zh) * 2021-10-13 2021-11-12 海门市芳华纺织有限公司 基于图像处理的织物表面缺陷检测方法和系统
CN113674220A (zh) * 2021-07-28 2021-11-19 浙江大华技术股份有限公司 一种图像差异检测方法、检测装置和存储介质
CN114219766A (zh) * 2021-11-18 2022-03-22 华中科技大学 一种成品织物的表面缺陷视觉检测方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150145862A1 (en) * 2013-11-27 2015-05-28 Adobe Systems Incorporated Texture Modeling of Image Data
CN104458755A (zh) * 2014-11-26 2015-03-25 吴晓军 一种基于机器视觉的多类型材质表面缺陷检测方法
CN205352966U (zh) * 2016-02-25 2016-06-29 西华大学 一种基于图像处理的壁纸缺陷检测系统
CN107037050A (zh) * 2017-04-05 2017-08-11 东华大学 一种织物图像纹理周期的自动测量方法
CN108090894A (zh) * 2017-11-24 2018-05-29 浙江理工大学 基于距离匹配函数和感知哈希算法的织物疵点检测方法
CN110517265A (zh) * 2019-09-04 2019-11-29 北京理工大学 一种产品表面缺陷的检测方法、装置及存储介质
CN110570418A (zh) * 2019-09-12 2019-12-13 广东工业大学 一种织唛缺陷检测方法和装置
CN112465743A (zh) * 2020-10-20 2021-03-09 天津大学 一种周期性结构质量检测方法
CN113554080A (zh) * 2021-07-15 2021-10-26 长沙长泰机器人有限公司 一种基于机器视觉的无纺布瑕疵检测分类方法及系统
CN113674220A (zh) * 2021-07-28 2021-11-19 浙江大华技术股份有限公司 一种图像差异检测方法、检测装置和存储介质
CN113643289A (zh) * 2021-10-13 2021-11-12 海门市芳华纺织有限公司 基于图像处理的织物表面缺陷检测方法和系统
CN114219766A (zh) * 2021-11-18 2022-03-22 华中科技大学 一种成品织物的表面缺陷视觉检测方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
R. OBULA KONDA REDDY 等: "Texture Analysis and Defect Classification for Fabric Images Using Regular Bands and Quadratic Programming", 《SPRINGER INDIA 2013》 *
宋柯 等: "基于改进Otsu的墙纸缺陷检测方法研究", 《制造业自动化》 *
宋柯: "基于图像的墙纸缺陷检测与识别方法研究及实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑》 *
汪健: "织物瑕疵在线检测技术的研究和实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑》 *
苏畅: "基于计算机视觉的木材表面缺陷检测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114937037A (zh) * 2022-07-20 2022-08-23 武汉中导光电设备有限公司 产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN114937037B (zh) * 2022-07-20 2022-11-04 武汉中导光电设备有限公司 产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN116908185A (zh) * 2023-06-13 2023-10-20 天王电子（深圳）有限公司 物品的外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质

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