[发明专利]基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，包括：对纺织品进行上布及卷布处理，去除纺织品表面异物及展开纺织品；抓拍运动过程中纺织品表面图像；调节抓拍运动中的亮度和曝光时间；去除纺织品表面图像的失真部分和噪声；对纺织品表面图像进行疵点检测以生成检测结果；根据图像表面瑕疵分析模块的检测结果生成并打印质量报表。本发明还公开了一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测系统。采用本发明，能对多种宽幅纺织品进行图像采集和数据分析，精确地分析出纺织品表面瑕疵的位置，自动打印报表和瑕疵分布图反映纺织品的质量，自动化程度高，检测速度快，能最大程度减少人的参与，减轻验布工的负担，应用范围广泛。

技术领域

本发明涉及纺织印染技术领域，尤其涉及一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法及基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测系统。

背景技术

纺织行业对于纺织品的质量有严格的要求。其中，纺织品表面的瑕疵直接影响最终成品的价格，对表面瑕疵进行检测对企业的质量管理、成本控制及提升产品竞争力有巨大的意义。

近几年来，人工验布的方式依然是大多数纺织企业的主要方式，由于验布工每天要在生产线上工作长达12个小时，每天长期注视着高速运动的布料，视觉系统会受到很大的伤害。

人工验布受人生理特征的限制，检测结果受人为因素影响比较大，验布工技能的好坏决定了瑕疵正确检出率。不同的验布工对瑕疵判断的标准也存在一定的差异。因此很难保证检测结果的一致性和客观性。此外，面对枯燥的验布工作，验布工要保持高度的精力集中，周围环境的影响，比如工作过程中同事聊天，也会大大影响检测结果。

人保持的注意力的时间是有限的，最多维持1个小时左右。但是验布工要连续工作十几个小时处于验布状态，加上检测过程中纺织品处于运动状态，验布工极易产生视觉疲劳，导致漏检率大大增加。在检验速度方面，由于人眼可接受的速度非常有限，这大大限制了验布的效率。

基于机器视觉的瑕疵自动检测系统是人工智能与计算机科学与人工智能发展的产物，该系统具备天然的优势，为人工验布提供可行的替代方案。该系统顺应了纺织的自动化和智能化的发展趋势，比起人工验布，具有客观、稳定和高效的优点。

到目前为止，已经推出市场的瑕疵检测系统都是国外的，而且算法细节都是保密的。主要包括以色列EVS的I-TEX系列自动验布系统、比利时Barco Vision公司的Cyclops在线织物瑕疵检测系统和瑞士Uster公司的Fabriscan自动验布系统。其中EVS公司在此领域影响力最大，其设备在大型纺织厂使用相对较多，如广东溢达纺织厂已经投入使用。最新的IQ-TEX无纺布瑕疵检测系统，最大检测速度可达1000m/min，最小检测瑕疵尺寸在0.2mm。然而这些自动检测系统使用状况并不理想，主要原因是这些系统对纺织品品种的适应性比较差，而且价格非常昂贵。而我国在这方面研究起步较晚，纺织品瑕疵自动检测系统仍处于研发阶段，目前国内还没有成熟的产品。因此研发具有自主知识产权的国产自动验布系统对打破国外垄断和技术创新有很重大的意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法及系统，可能对多种宽幅纺织品进行图像采集和数据分析，精确地分析出纺织品表面瑕疵的位置，并进行数据库存储，检测完成后自动打印报表和瑕疵分布图反映纺织品的质量。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法，包括：

S1，对纺织品进行上布及卷布处理，去除纺织品表面异物及展开纺织品；

S2，抓拍运动过程中纺织品表面图像；

S3，调节抓拍运动中的亮度和曝光时间；

S4，去除纺织品表面图像的失真部分和噪声；

S5，对纺织品表面图像进行疵点检测以生成检测结果；