织物瑕疵自动检测系统研究

发布时间：2017-05-11 21:03

  本文关键词：织物瑕疵自动检测系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来由于科学技术水平的不断提高,数字图像处理技术也得到了快速的发展。在工业生产领域中,运用图像处理技术降低了人工成本,生产自动化得到了人们的广泛关注。在纺织品生产业中,织物的质量是其主要关注的问题,而自动检测技术对织物质量的控制起着至关重要的作用。依靠人工对织物中的瑕疵进行检测,其检测率较低,主要原因是在检测过程中容易受到主观因素的影响。将图像处理技术应用到纺织品生产过程中,不仅可以减少人工成本,而且能提高生产效率。布匹的瑕疵检测在纺织品生产过程中是很重要的一步,如果能有效的对布匹瑕疵进行检测,将使纺织品的质量得到提高,生产成本降低。本文设计的布匹瑕疵自动检测系统主要由图像采集前的自动调焦、图像采集后的拼接及织物中瑕疵的检测三部分组成。在对常见的织物瑕疵的类型及特征进行分析的基础上,综合了三种布匹瑕疵检测算法,用以检测织物中的瑕疵。主要做的工作为:(1)图像调焦。选择图像的调焦区域和调焦大小,对采集到的图像的清晰度进行判断,使得图像准确聚焦。图像的质量对系统的检测有很大的影响。(2)图像拼接。布匹图片是由一组摄像机采集得到的,将数张有重叠部分的图像用图像拼接技术拼接成一幅包含各个图像信息的大视场图像。图像配准是图像拼接技术的核心,基于SIFT的图像配准方法是典型的基于特征点的图像配准方法,本文着重介绍了SIFT图像配准算法。(3)瑕疵检测。织物瑕疵检测算法是本课题研究的重点内容,本文主要采用了三种算法对布匹的瑕疵进行检测,分别为Gabor、灰度共生矩阵和傅里叶变换,能够将布匹在工业生产中常见的瑕疵检测出来。(4)显示结果。最后用MATLAB2008a编写了GUI用户界面,将检测到的瑕疵结果通过GUI界面显示出来。本设计实现了五种织物瑕疵的检测,系统的检测速度快,实时性好,具有可移植性。
【关键词】：图像聚焦 清晰度评价函数 SIFT图像配准 Gabor滤波器 灰度共生矩阵
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 背景和研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 常用的布匹瑕疵检测算法11-13
• 1.3.1 基于模型的方法11-12
• 1.3.2 基于统计的方法12
• 1.3.3 基于频谱的方法12-13
• 1.4 本文的结构安排13-15
• 第2章 测量系统与图像调焦15-30
• 2.1 布匹瑕疵自动检测系统组成15-16
• 2.2 图像预处理16-17
• 2.3 聚焦评价函数的标准17
• 2.4 典型的调焦评价函数17-24
• 2.4.1 基于空域的调焦评价函数17-21
• 2.4.2 基于频域的评价函数21-24
• 2.5 调焦区域的选择24-28
• 2.5.1 选择调焦窗口的必要性24-26
• 2.5.2 常用的调焦窗口选择方法26-28
• 2.6 本章小结28-30
• 第3章 图像拼接30-45
• 3.1 图像拼接的基本流程30-31
• 3.2 图像配准31-35
• 3.2.1 图像配准原理31-32
• 3.2.2 图像配准的要素32-33
• 3.2.3 图像配准方法分类33-34
• 3.2.4 图像融合34-35
• 3.3 基于SIFT图像配准算法35-41
• 3.3.1 SIFT算子配准流程36
• 3.3.2 SIFT特征提取36-37
• 3.3.3 特征点的精确定位37-39
• 3.3.4 SIFT特征向量生成39-40
• 3.3.5 特征向量的匹配40-41
• 3.4 基于SIFT的图像拼接41-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第4章 布匹瑕疵的类型和检测方法45-57
• 4.1 常见的布匹瑕疵描述45-47
• 4.1.1 织物疵点分类45-46
• 4.1.2 基于几何特征的瑕疵分类46
• 4.1.3 基于纹理特征的疵点分类46-47
• 4.2 直方图均衡化47-49
• 4.3 布匹瑕疵的检测方法49-55
• 4.3.1 基于二维Gabor的滤波的瑕疵检测方法49-50
• 4.3.2 基于灰度共生矩阵特征的疵点检测方法50-53
• 4.3.3 基于傅里叶变换提取图像纹理特征的方法53-55
• 4.4 检测系统软件55-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第5章 系统实验57-66
• 5.1 图像拼接实验57-58
• 5.2 缺陷检测方法58-62
• 5.3 实验结果62-64
• 5.4 工作总结64-66
• 参考文献66-71
• 致谢71-72
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文72

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