[发明专利]一种基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法和系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法，利用基于机器视觉的布匹缺陷在线检测系统，对布匹缺陷进行在线检测，所述在线检测系统包括机架、电控柜和图像采集模块，所述图像采集模块包括设于所述机架的图像采集单元和设于所述电控柜的图像处理单元，所述机架上还设有一打标机，其特征在于：所述电控柜内设有主单片机和与所述主单片机通讯连接的从单片机，所述从单片机连接所述打标机，所述布匹固定于所述机架上的卷布轴，所述主单片机与所述卷布轴连接,所述机架上具有沿布匹宽度方向设置的第二横梁，所述第二横梁上设有沿布匹宽度方向设置的滑轨，所述打标机包括本体和自所述本体朝下设置的推杆，所述本体设于所述滑轨，所述本体与所述从单片机通过一电机连接，所述从单片机通过控制所述电机转动而使所述本体沿所述滑轨滑动，所述推杆的末端设有用于在布匹缺陷处打标标记的打标印章，所述从单片机连接所述推杆以控制所述推杆做伸缩运动而执行打标标记动作，所述打标印章为自动喷墨式打标印章，其采用的墨水为易于清洗的墨水；所述方法包括以下步骤：

步骤1：开启所述图像采集单元使所述图像采集单元以设定的频率采集所述布匹的图像，同时通过所述主单片机控制所述卷布轴转动使所述布匹运动；

步骤2：所述图像处理单元获取上述采集的图像，并通过opencv函数对上述采集的图像依次进行灰度化处理、图像拼接和滤波去噪处理，最后通过二值化处理来区分开图像中的亮区和暗区；

步骤3：对图像中的亮区进行阈值化分割处理，然后遍历像素判断阈值化分割后的图像中是否存在缺陷；

步骤4：若阈值化分割后的图像中存在缺陷，则采用形态学分析并处理图像中的缺陷，使缺陷的边缘规则、平滑，然后采用Blob分析图像中的缺陷的像素坐标，并将缺陷的像素坐标转化为所述打标机的世界坐标，并通过所述从单片机控制所述打标机对应所述世界坐标所指的位置对布匹的缺陷处打标标记；若阈值化分割后的图像中不存在缺陷，则回到步骤1；

步骤5：利用BP神经网络分析被形态学分析并处理后的图像中的缺陷，判断出缺陷的种类，并将不同的缺陷种类及其对应的缺陷坐标对应的存储到不同的存储单元。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法，其特征在于：所述电控柜内还设有上位机，所述上位机利用MSCOMM控件与所述主单片机连接，所述主单片机通过RS232与所述从单片机进行通讯连接，所述上位机运行WINDOWS操作系统，其触屏显示界面为基于VS和OpenCV搭建的软件平台。

3.如权利要求2所述的基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法，其特征在于：所述触屏显示界面包括显示界面单元和操作界面单元，所述显示界面单元显示所述在线检测系统的运行信息、缺陷种类信息及其对应的缺陷坐标信息，所述操作界面单元为指令编辑和发送单元，通过所述操作界面单元向所述主单片机和所述从单片机发送指令，所述主单片机和所述从单片机接收到相应指令后作出对应的动作响应。

4.如权利要求2所述的基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法，其特征在于：所述主单片机和所述从单片机均以芯片89C51为主控芯片。

5.如权利要求1所述的基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法，其特征在于：所述机架上具有沿布匹宽度方向设置的第一横梁，所述图像采集单元包括沿布匹宽度方向设置于所述第一横梁的相机阵列和位于所述相机阵列下方的LED光源，所述布匹位于所述相机阵列和所述LED光源之间。

6.如权利要求1所述的基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法，其特征在于：所述本体与所述电机通过一同步带连接，所述电机转动而通过所述同步带使所述本体沿所述滑轨滑动。

7.如权利要求1所述的基于机器视觉的布匹缺陷在线检测的方法，其特征在于：所述机架上还具有沿布匹宽度方向设置的多个摩擦辊，所述卷布轴具有二个，分别位于所述机架的相对两端，所述布匹的相对两端分别固定于二所述卷布轴，多个所述摩擦辊交错的设置于所述布匹的上下两侧以将所述布匹的中间区域撑平。