CN1760437A - 一种自动验布等级客观评定系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及纺织品性能测试技术领域，特别是一种自动验布等级客观评定系统。主要包括CCD摄像机、织物握持装置、光源、计算机、图像采集卡，图像采集卡将摄取的织物图像转换为数字图像，用疵点检测DSP对织物疵点进行检测，对检测出存在疵点的织物图像用疵点图像分割DSP模块进行分割，对分割后的疵点用疵点表征DSP模块进行疵点的自动表征，将表征的结果输入织物等级评定DSP模块，最终对织物等级进行自动的评定。该系统主要解决目前仍主要采用人工验布的方法且尚没有织物等级的自动评定系统的技术问题，是一种更加客观、可靠且适合国情的评定系统。
Description
技术领域：
本发明涉及纺织品性能测试技术领域，特别是一种自动验布等级客观评定系统。
背景技术：
织物表观性能在纺织品质量控制及贸易中是一项重要指标，织物在出厂之前都要对织物进行检验，评等织物的等级。目前，验布工序目前基本上还是用人工被光检测或机械灯光检测，按个人经验和织物评分、评等标准对织物等级进行判定。其主要工作分为两步，首先是对织物上的疵点进行检测即识别和定位；其次是对检测出疵点，用织物评分、评等标准对织物的等级进行判定。这种评定的客观性容易受到人为的主观因素的影响，且工作效率很低。
随着计算机技术、数字图像技术和现在最优化方法如神经网络技术的发展，使得基于计算机视觉的织物等级的自动评定成为可能。其研究领域也大致分为基于计算机视觉的疵点自动检测和基于计算机视觉的织物等级自动评定。
研究初期主要是在时域处理图象和利用傅立叶变换对疵点进行检测。Yoshio Shimizu等采用图像匹配的方法建立了织物疵点检测专家系统。F.S.Cohen等采用高斯—马尔科夫随机场(GMRF)纹理模型检测织物疵点。直接对灰度图像提取特征值的算法丢弃了织物的纹理信息，检测疵点的种类少，速度较慢。Tsai等人从织物图像的傅立叶功率谱特征值，用BP神经网络对缺经、缺纬、油污和破洞四种疵点进行检测。1997年Rajasekaran采用交互传播网络(CPN)代替BP神经网络，据称速度提高了3000倍，而且网络不需要训练。但是傅立叶变换不能将稳定信号和非稳定信号区分开来，也不能给出频率出现的位置，故它不能给出疵点的空间位置信息。
20世纪90年代中期以后，小波分析等现代数学工具开始兴起，人们开始使用小波对疵点进行检测。W.J.Jasper等分析和比较了Sobel边缘检测、快速傅立叶变换(FFT)和小波变换对缺纬疵点的检测，1996年他又研究了自适应小波在纹理描述和疵点检测中的应用。2000年台湾的M.C.Hu等采用最优小波包和人工神经网络技术检测四种织物疵点。2003年，东华大学的李立轻用分步满足正交条件和逼近条件方法构造自适应正交小波检测织物疵点，该方法可以对常见的织物疵点快速、有效地识别，并对疵点进行准确的定位，并认为经进一步完善有望在工业化的织物疵点快速自动检测中得到应用。
小波变换时由短时傅立叶变换发展起来的应用数学分支，具有多尺度的特点，以及在时、频两域表征信号局部特征的能力，非常适合检测信号的瞬态或奇异点，所以应用于疵点检测其优点是明显的。
而基于计算机视觉的织物等级自动评定的研究，在国外，织物等级自动评定也被应用于自动验布系统，例如以色列爱微丝(EVS)公司的I-TEX系列验布系统，它是根据质量和平均的最低等级，确定织物布卷的整体分类，再用优化裁剪软件对布卷进行优化裁剪。但是，事实证明这样的织物分类方法是不适合国内的生产厂家，因为这种分类方法忽略了疵点的特征信息，而国内的大部分织机还没有达到先进水平，织出的布上疵点还比较多，疵点的特征信息对分类的结果影响很大。在国内，主要的研究工作还主要集中在疵点的自动检测，对织物等级的自动评定系统的研究尚未见报道。
发明内容：
本发明的目的是提供一种自动验布等级客观评定系统，对于织物等级的评定，解决目前仍主要采用人工验布的方法且尚没有织物等级的自动评定系统的技术问题，是一种更加客观、可靠且适合国情的评定系统。
为解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
一种自动验布等级客观评定系统，主要包括CCD摄像机、织物握持装置、光源、计算机、图像采集卡，其特征在于：图像采集卡将摄取的织物图像转换为数字图像，用疵点检测DSP对织物疵点进行检测，对检测出存在疵点的织物图像用疵点图像分割DSP模块进行分割，对分割后的疵点用疵点表征DSP模块进行疵点的自动表征，将表征的结果输入织物等级评定DSP模块，最终对织物等级进行自动的评定。
该疵点检测是用分步满足正交条件和逼近条件方法构造自适应正交小波采集到的织物图像进行水平和垂直方法分别进行分解，对分解后的图像提取能量、方法、熵、极差和对比度五个特征值，将之与正常织物的特征值进行比较来检测疵点；其中，将疵点分为经向疵点、纬向疵点、经纬向疵点，并给出疵点在图像的经向或纬向的具体位置，并将这些信息保存到疵点信息数据库，将有疵点图像保存到疵点图像数据库。
该图像分割是从疵点图像数据库中提取疵点图像，同时从疵点信息数据库中提取对应图像的疵点信息，运用图像处理技术对疵点图像进行分割，即将疵点从织物图像中分割出来，得到疵点的二值图像。
该疵点自动表征是从分割后的疵点二值图像中提取三个特征值：疵点长度，疵点宽度，疵点长径比，并将其作为织物等级自动评定的输入。
该织物等级自动评定是根据参考人工疵点评分方法和评等规则结合基于计算机视觉的疵点检测和图像分割的特点制定的评分方法和评等规则对表征过的疵点进行自动评分和织物自动评等。
采用Pulnix TM-6703高速摄像头的面阵CCD摄像机，分辨率640×480。
采用Matrox Meteor-II/M型图像采集卡。
采用高性能微型计算机。
与现有技术相比本发明的优点是：
1、本系统通过图像采集装置采集织物图像，运用小波检测疵点，运用图像处理技术分割疵点，从而自动表征疵点，根据参考人工疵点评分方法和评等规则结合基于计算机视觉的疵点检测和图像分割的特点制定的评分方法和评等规则对表征过的疵点进行自动评分和织物自动评等，国内的织物等级评定领域未见有类似的系统。
2、本系统使用分步满足正交条件和逼近条件的自适应正交小波构造方法，即首先计算满足正交条件的解集，然后根据逼近条件在解集中寻找最优解，采用了遗传算法和渐进迭代算法完成了织物自适应正交小波的搜索。使用自适应正交小波对织物图像进行单层分解，将织物的经纬向纹理分开处理，提取特征值检测疵点。整个疵点检测过程的计算工作量小，速度快。
3、在小波检测疵点的基础上，运用图像处理技术分割疵点，即先对疵点图像进行均值滤波，模糊织物纹理，再进行高通滤波，检测疵点的边缘，运用直方图局部放大技术寻找分割门限，对边缘检测后的疵点图像进行门限处理，再运用二值形态学操作处理分割后的图像，从而精确地分割疵点。通过对13种典型织物疵点进行分割表明，其分割准确率与人工表征相比较达到了91.7％。
4、参考人工疵点评分方法和评等规则结合基于计算机视觉的疵点检测和图像分割的特点制定了适合本系统的织物此但自动评分方法和织物等级自动评定规则，通过对共39个13种典型织物疵点进行自动评分与人工评分比较，其准确率达到了94.87％。
附图说明：
图1是本发明系统的结构示意图。
具体实施方式：
请参阅图1，它是本发明系统的结构示意图。本发明系统利用CCD采集织物图像，用小波变换检测疵点，将有疵点的织物图像进行分割，计算机自动表征分割后的疵点，再根据参考人工疵点评分方法和评等规则结合基于计算机视觉的疵点检测和图像分割的特点制定的评分方法和评等规则对表征过的疵点进行自动评分和织物自动评等。
一、硬件组成
由图1可知，本系统硬件组成主要包括：CCD摄像机、织物握持装置、光源、计算机、图像采集卡等。织物握持装置由手工试织小样机改装而成，加装了织物的卷取和送出的机械传动机构和布面张力调节装置，采用变频器和直流电机来控制布面运动的速度。卷布辊还可通过弹簧调节压力，使布面匀速运动。光照系统是采用4只护眼灯，对整个布面宽度均匀照射。相对于白炽灯、日光灯管灯普通光源，我们采用的光源基本上消除了明显的闪烁对布面图像采集造成的影响，并且光源并排放置，有助于减少布面亮度的不匀。布面下方采用深色背景材料，以尽量减少背景对图像的影响。整个实验装置封闭于遮光布围成的暗室中，以确保外界光线不对布面照射产生干扰。图像采集卡将摄取的织物图像转换为数字图像，用疵点检测DSP对织物疵点进行检测，对检测出存在疵点的织物图像用疵点图像分割DSP模块进行分割，对分割后的疵点用疵点表征DSP模块进行疵点的自动表征，将表征的结果输入织物等级评定DSP模块，最终对织物等级进行自动的评定。
本系统采用的硬件装置有：采用Pulnix TM-6703高速摄像头的面阵CCD摄像机，分辨率640×480，Matrox Meteor-II/M型图像采集卡，高性能微型计算机，以及自行设计的图像采集装置。
二、软件部分
1、疵点检测：用分步满足正交条件和逼近条件方法构造自适应正交小波采集到的织物图像进行水平和垂直方法分别进行分解，对分解后的图像提取能量、方法、熵、极差和对比度五个特征值，将之与正常织物的特征值进行比较来检测疵点。将疵点分为经向疵点、纬向疵点、经纬向疵点，并给出疵点在图像的经向或纬向的具体位置，并将这些信息保存到疵点信息数据库，将有疵点图像保存到疵点图像数据库。
2、图像分割：从疵点图像数据库中提取疵点图像，同时从疵点信息数据库中提取对应图像的疵点信息，运用图像处理技术对疵点图像进行分割，即将疵点从织物图像中分割出来，得到疵点的二值图像。
3、疵点自动表征：从分割后的疵点二值图像中提取三个特征值：疵点长度，疵点宽度，疵点长径比。将其作为织物等级自动评定的输入。
4、织物等级自动评定：根据参考人工疵点评分方法和评等规则结合基于计算机视觉的疵点检测和图像分割的特点制定的评分方法和评等规则对表征过的疵点进行自动评分和织物自动评等。
使用本发明系统的图像采集的具体步骤如下：
(1)将织物在织物握持装置上装好，将CCD摄像机安装在织物上方，将摄像机与计算机的图像采集卡相连，打开摄像机。
(2)将采集装置封闭，使图像采集在一个暗室中进行。
(3)开启光源和图像采集装置，开始采集织物图像。
使用本发明系统对织物进行疵点检测。具体步骤为：
(1)获取正常织物的纹理图像信息，并由之求取织物自适应正交小波滤波器，并获取正常织物的经、纬子图像，根据正常织物经、纬子图像分割窗口大小，分别计算正常织物经、纬子图像的特征值曲线。
(2)获取待检织物的纹理图像信息，用自适应正交小波率波器分解待检织物纹理图像，获取待检织物经、纬纹理子图像，根据正常织物经、纬子图像分割窗口大小，分别计算待检织物经、纬子图像的特征值曲线。
(3)比较正常织物与待检织物的经、纬子图像特征值曲线，并对待检织物特征值曲线作均一化处理，检验待检织物特征值是否超过设定的阈值，以判定是否有疵点存在，如有则予以标记。
使用本发明系统织物等级自动评定，具体步骤为：
(1)分割有疵点的织物图像，即先对疵点图像进行均值滤波，模糊织物纹理，再进行高通滤波，检测疵点的边缘，运用直方图局部放大技术寻找分割门限，对边缘检测后的疵点图像进行门限处理，再运用二值形态学操作处理分割后的图像，从而精确地分割疵点。
(3)从分割后的疵点二值图像中提取三个特征值：疵点长度，疵点宽度，疵点长径比，对疵点进行自动表征。
(4)根据参考人工疵点评分方法和评等规则结合基于计算机视觉的疵点检测和图像分割的特点制定的评分方法和评等规则对表征过的疵点进行自动评分和织物自动评等。
综上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所作的等效变化与修饰，都应为本发明的技术范畴。
Claims (8)
1、一种自动验布等级客观评定系统，主要包括CCD摄像机、织物握持装置、光源、计算机、图像采集卡，其特征在于：图像采集卡将摄取的织物图像转换为数字图像，用疵点检测DSP对织物疵点进行检测，对检测出存在疵点的织物图像用疵点图像分割DSP模块进行分割，对分割后的疵点用疵点表征DSP模块进行疵点的自动表征，将表征的结果输入织物等级评定DSP模块，最终对织物等级进行自动的评定。
2、根据权利要求1所述的自动验布等级客观评定系统，其特征在于：该疵点检测是用分步满足正交条件和逼近条件方法构造自适应正交小波采集到的织物图像进行水平和垂直方法分别进行分解，对分解后的图像提取能量、方法、熵、极差和对比度五个特征值，将之与正常织物的特征值进行比较来检测疵点；其中，将疵点分为经向疵点、纬向疵点、经纬向疵点，并给出疵点在图像的经向或纬向的具体位置，并将这些信息保存到疵点信息数据库，将有疵点图像保存到疵点图像数据库。
3、根据权利要求2所述的自动验布等级客观评定系统，其特征在于：该图像分割是从疵点图像数据库中提取疵点图像，同时从疵点信息数据库中提取对应图像的疵点信息，运用图像处理技术对疵点图像进行分割，即将疵点从织物图像中分割出来，得到疵点的二值图像。
4、根据权利要求3所述的自动验布等级客观评定系统，其特征在于：该疵点自动表征是从分割后的疵点二值图像中提取三个特征值：疵点长度，疵点宽度，疵点长径比，并将其作为织物等级自动评定的输入。
5、根据权利要求4所述的自动验布等级客观评定系统，其特征在于：该织物等级自动评定是根据参考人工疵点评分方法和评等规则结合基于计算机视觉的疵点检测和图像分割的特点制定的评分方法和评等规则对表征过的疵点进行自动评分和织物自动评等。
6、根据权利要求1或2或3或4或5所述的自动验布等级客观评定系统，其特征在于：采用Pulnix TM-6703高速摄像头的面阵CCD摄像机，分辨率640×480。
7、根据权利要求1或2或3或4或5所述的自动验布等级客观评定系统，其特征在于：采用Matrox Meteor-II/M型图像采集卡。
8、根据权利要求1或2或3或4或5所述的自动验布等级客观评定系统，其特征在于：采用高性能微型计算机。
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| PB01 | Publication | ||
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