申请/专利权人：江南大学

申请日：2020-09-16

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN112150423B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T5/70;G06T5/30;G01N21/88

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.01.15#实质审查的生效;2020.12.29#公开

摘要：本发明公开了一种经纬稀疏网孔缺陷识别方法，属于图像处理技术领域。所述方法包括：对经纬稀疏网孔缺陷图像进行去噪处理；将Sobel算子与缺陷图像进行卷积运算，分别得出缺陷图像的水平和垂直方向的梯度分量，获得标记图像，通过采用Otsu方法来对标记图像进行阈值处理得到二值图像；得到缺陷分割图像；通过经纬稀疏织物的破洞、缺经和断纬三种缺陷在几何尺寸上的差异，实现对经纬稀疏织物的缺陷识别。经实验验证，本发明涉及的缺陷识别方法能够对不同材质和密度的经纬稀疏网孔的破洞、缺经和断纬三种缺陷进行识别。相比于现有技术，增加了识别的精度，拥有良好的重复性，改善了企业的经济效益。

主权项：1.一种经纬稀疏网孔缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1对经纬稀疏网孔缺陷图像进行去噪处理，得到去噪后的图像；2对经纬稀疏网孔缺陷图像进行阈值分割，包括：将Sobel算子与缺陷图像进行卷积运算，分别得出缺陷图像的水平和垂直方向的梯度分量，通过水平和垂直方向的梯度分量得到梯度图像，将梯度图像与去噪后的图像点乘，获得标记图像，通过采用Otsu方法来对标记图像进行阈值处理得到二值图像，并进行取反操作；3选取经纬稀疏织物网孔的标准尺寸为结构元，对取反操作后的二值图像进行形态学开运算处理，通过形态学开运算处理使符合标准尺寸的区域消失，从而分割出不符合标准尺寸的缺陷部分，得到缺陷分割图像；4对缺陷分割图像进行连通域标记，并对缺陷区域进行形状特征参数提取，根据经纬稀疏织物的破洞、缺经和断纬三种缺陷在几何尺寸上的差异，实现对经纬稀疏织物的缺陷识别；所述通过采用Otsu方法来对标记图像进行阈值处理得到二值图像包括：图像为I′，T为前景与背景的分割阈值，前景像素在图像中占比w0，前景的平均灰度为u0；背景像素在图像中占比w1，背景的平均灰度为u1，则图像的平均灰度为：uT＝w0u0+w1u1；类间方差为: 则最佳阈值为: 经阈值处理后最终得到二值图像，并对阈值分割后的图像直接进行取反操作；利用regionprops函数对标记的各连通域进行图像区域属性度量，将regionprops函数中的properties参数设置为‘BoundingBox’算子，则结构数组STATS可返回各连通域的长度和宽度，又由于破洞、缺经、断纬三种缺陷在几何尺寸上存在明显差异，针对三种缺陷设置不同的长宽比限制范围，最终实现对经纬稀疏网孔的缺陷识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 一种经纬稀疏网孔缺陷识别方法

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