申请/专利权人：江南大学

申请日：2022-04-14

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN114897788B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/20;G06T5/70;G06T7/13;G06T7/136

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于引导滤波及离散差分的纱线卷装毛羽检测方法，具体为：首先，采用工业相机从纱线卷装侧面的切向拍摄其母线，获得原始图像，并对原始图像进行引导滤波处理，之后采用离散性差分算子进行梯度计算，再对所得图像进行非极大值抑制，最后采用双阈值算法检测和连接边缘。本方法提供的纱线卷装表面毛羽边缘检测方法采用图像处理技术，对纱线卷装进行无损检测，无需进行破坏性试验，并且能够适应于不同时期的纱线卷装，监控各流程中的纱线质量，指导纺织加工生产。

主权项：1.一种基于引导滤波及离散差分的纱线卷装毛羽检测方法，其特征在于，步骤如下：步骤1，采用工业相机，从纱线卷装侧面的切向拍摄其母线，获得原始图像；步骤2，对原始图像进行引导滤波计算，具体如下：步骤2.1，将步骤1拍摄所得原始图像作为权重图像，对该图像进行处理，q、I、p分别表示输出图像、引导图像和输入图像，i、j分别表示图像中像素点的索引；公式表达如下：qi＝ΣjljIpj1；步骤2.2，为求出线性函数的系数，希望拟合函数的输出值与真实值p之间的差距最小，因局部窗口ωk中，输出图像和引导图像的线性关系可知，令ak，bk为窗口中的线性系数；即令下式最小： 步骤2.3，采用最小二乘法求出式2的最优解，令μk和σk为Ii在窗口内的均值和标准差，|ω|表示窗口内像素块的总数，表示窗口内输入图像p的均值，在窗口ωk中两者的解表示为下式： 步骤2.4，对这些值求均值，如下： 式5中，qi为经滤波处理所得输出图像；步骤3，采用边缘检测算子对步骤2输出图像进行梯度计算，该算子卷积因子为： 具体计算如下：Gx＝-1×fx-1，y-1+1×fx+1，y-1+-3×fx-1，y+3×fx+1，y+-1×fx-1，y+1+1×fx+1，y+1Gy＝1×fx-1，y-1+3×fx，y-1+1×fx+1，y-1+-1×fx-1，y+1+-3×fx，y+1+-1×fx+1，y+1其中，fa，b表示图像a，b点的灰度值；图像的每一个像素的横向和纵向灰度值通过以下公式结合，来计算该点灰度值大小： 步骤4，对梯度运算后的图像进行非极大值抑制，寻找像素点局部最大值，并将之对应的灰度值设置为0，提出非边缘点；步骤5，采用双阈值算法检测和连接边缘。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 一种基于引导滤波及离散差分的纱线卷装毛羽检测方法

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