[发明专利]一种大圆机的破洞瑕疵检测方法

权利要求书

1.一种大圆机的破洞瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、数据采集

通过设置于大圆机内的图像采集设备，实时采集织物图像，并将该织物图像上传至与图像采集设备连接的控制终端；

步骤2、图像预处理，其包括：

步骤21、对织物图像进行自适应增强滤波处理，得到增强图像；

步骤22、对增强后的织物图像进行感兴趣区域分割处理；

步骤3、提取织物瑕疵特征，具体包括：

步骤31、对输入的分割后的织物图像进行关键点检测；

选用FAST角点检测器，首先根据质心法对FAST角点进行方向估计，得到一个oFAST关键点检测器：

根据局部区域的灰度相对其中心的偏移得到灰度质心，这个偏移向量即可用于方向的估计；局部图像块的矩定义为：

使用局部图像块的质心位置表示为：

图像块的方向即用一个向量的方向表示，该向量由图像块中心O指向质心C，向量OC的方向为：

θ＝a tan 2(τ₀₁,τ₁₀)；

步骤32、关键点检测完成后，利用BRISK采样方式对关键点周围的局部图像进行采样，得到有效代表该局部图像的像素点；

然后使用oFAST检测器获得的方向对采样图案进行调整；

步骤33、基于顺序排列来构造描述子；

步骤4、瑕疵匹配，具体包括：

步骤41、采用双向匹配方法：

从织物瑕疵图像A中为织物模板图像B的每个特征点找出距离最近点，同时也从织物模板图像B中为织物瑕疵图像A每个特征点找出最近点；

在匹配前建立极线约束求；

步骤42、特征点距离判别：求织物瑕疵图像A中一特征点P1，与织物模板图像B在对应极线上所有特征点的距离，找出最近点P2；

若是距离大于匹配值则删除P2，重复步骤42；

若是距离小于匹配值，则为图B中的P2找出图A中对应极线上点的距离，找出最近点P1；

判断是否P1＝P2，若是则匹配成功，否则返回步骤42；

在瑕疵图像和模板图像这两幅图像的特征描述子生成后，就可按照步骤41通过双向匹配原则进行图像特征的匹配。