[发明专利]一种基于形态学分析的布匹瑕疵检测方法

权利要求书

1.一种基于形态学分析的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)、采用线阵相机对运动中的布匹进行图像采集，获取位深度为8的布匹灰度图像；

(2)、将布匹灰度图像进行基本亮度拉伸、二值化处理，统计组织点分布数目，并计算出布匹相邻组织点间距r，作为结构元素大小参考值；

(3)、根据瑕疵类型选取结构元素，对于呈近似圆形的瑕疵，所述结构元素取为半径为r的圆盘结构，对于线型的瑕疵，所述结构元素取为边长为r的方形结构；

(4)、对原布匹灰度图像通过顶、底帽变换进行对比度拉伸，同时减弱环境光对图像的影响；

(5)、采用形态学中膨胀、腐蚀的方式对对比度拉伸后的灰度图像进行处理，先膨胀再腐蚀，以填充常规组织点间的暗色缝隙，与瑕疵处形成亮度上的对比；

(6)、对(5)所得图像用灰度幂次变换进行负片操作，使瑕疵部分成为亮色主体，同时训练调整灰度幂次变换中的γ值，对灰度值进行拉伸压缩，直至同一环境亮度下完好部分与瑕疵部分灰度值分布于127.5两侧；

(7)、对(6)所得图像进行以127.5为阈值的二值化处理，并作结构元素大小为r的膨胀运算，对瑕疵进行凹陷填充；

(8)、在二值化处理后的图像中，对于取值为1的点利用八连通的方式进行标注连通，连通区域的数目即为瑕疵个数；统计每个连通区域内包含的像素之和为该瑕疵的面积，计算连通区域的质心为该瑕疵的中心位置，由此实现布匹瑕疵的检测。

2.根据权利要求1所述的基于形态学分析的布匹瑕疵检测方法，其特征在于：步骤(2)中，直接从空间域角度用几何方式统计其组织点数，从而计算出相邻组织点间的距离，作为形态学结构元素大小的参考值。

3.根据权利要求1所述的基于形态学分析的布匹瑕疵检测方法，其特征在于：步骤(6)中，训练γ值代替二值化的阈值；在进行负片操作的时候进行灰度调整，灰度调整的方式为幂次变换，                                               、分别为变换前后的灰度图像，则，、γ为正常数，取为1，γ值由对无瑕疵图像的训练调整得到。