申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2020-03-13

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN111402225B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06T5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2020.08.04#实质审查的生效;2020.07.10#公开

摘要：本发明涉及一种布匹折叠误检疵点判别方法，包括以下步骤：（1）输入一幅布匹图像及其经过预设的神经网络模型检测后得到的疵点信息；（2）基于疵点信息，对疵点进行误检预判断；（3）对布匹图像进行预处理；（4）对布匹图像进行灰度二值化处理；（5）选择二值化处理后的最大阴影区域；（6）以最大阴影区域与阴影面积阈值THarea进行比较，进行疵点有效性判别。本发明使用了尺寸预判别和阴影检测方法，整体计算复杂度低，保证了自动布匹验布系统的实时性和疵点布匹数据集的准确性。

主权项：1.一种布匹折叠误检疵点判别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：输入一幅布匹图像及其经过预设的神经网络模型检测后得到的疵点信息；步骤2：基于疵点信息，对疵点进行误检预判断，包括以下步骤：步骤2.1：取任一未进行预判断的疵点作为当前疵点；以疵点经向像素长度、疵点纬向像素宽度和布匹图像的Ndpi计算疵点的经向物理长度和疵点纬向物理宽度；步骤2.2：若当前疵点经向物理长度大于经向阈值THheight，则当前疵点符合经向折叠特征，否则非误检；步骤2.3：若当前疵点纬向物理宽度小于纬向阈值THwidth，则当前疵点符合纬向折叠特征，否则非误检；步骤2.4：若还存在未进行预判断的疵点，则返回步骤2.1，否则，进行下一步；步骤2.5：若存在任意一个指定疵点同时符合经向折叠特征和纬向折叠特征，则执行步骤3，否则，判定当前布匹图像的疵点有效，提前终止本次判别；步骤3：对布匹图像进行预处理；步骤4：对布匹图像进行灰度二值化处理；步骤5：选择二值化处理后的最大阴影区域，包括以下步骤：步骤5.1：对二值化后像素值为255的区域进行连通域分离，得到每个连通域Rwhite；步骤5.2：对每个连通域，判断其像素坐标是否完全包含于其他连通域内部，若是，则去除当前连通域并赋值为255，否则，重复步骤5.2，直至所有连通域遍历完毕，得到布匹区域A；步骤5.3：按式1，求布匹区域A的补区域∁UA， ∁ U A=U-A={x=|x∈U且x∉A}1其中，U是图像区域全集，x为补区域中的像素；步骤5.4：在包含阴影区域的区域集合∁UA中，分离出每个连通域Rblack；步骤5.5：统计Rblack中每个连通域的像素面积SR，选取面积最大的连通域Rmax作为最大阴影区域；步骤6：以最大阴影区域与阴影面积阈值THarea进行比较，进行疵点有效性判别，若最大阴影区域Smax大于阴影面积阈值THarea，则判定当前布匹疵点图像存在布匹折叠产生的疵点误检，需要剔除；若Smax小于等于阈值THarea，则判定当前布匹图像为有效的疵点检测图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种布匹折叠误检疵点判别方法

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