[发明专利]一种基于机器视觉的大圆机织物疵点检测与分类方法在审
| 申请号： | 201910421831.9 | 申请日： | 2019-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110188806A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 潘书万;汪泰伸;章璟怡;郑力新 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G01N21/88;G01N21/94 |
| 代理公司： | 泉州市文华专利代理有限公司 35205 | 代理人： | 陈雪莹 |
| 地址： | 362000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于机器视觉的大圆机织物疵点检测与分类方法，通过图像采集设备采集织物图像；对织物图像进行直方图均衡化处理，得到增强图像；对增强后的织物图像进行自适应高斯滤波处理；对预处理后的图像灰度级量化；共生矩阵提取与特征值计算；生成特征图像；采用特征值对随机森林分类器进行训练优化；采用优化后的随机森林分类器对织物图片进行分类检测，从而取代人工离线检测，以此来提高了纺织品的疵点检测速度和效率、以及产品的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 织物图像 机织物疵点检测 随机森林分类器 基于机器 大圆 视觉 预处理 图像采集设备 直方图均衡化 特征值计算 图像灰度级 疵点检测 分类检测 高斯滤波 共生矩阵 离线检测 特征图像 增强图像 自适应 分类 优化 纺织品 采集 量化 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器视觉的大圆机织物疵点检测与分类方法，其特征在于：包括：步骤1、通过图像采集设备采集织物图像；步骤2、取样本织物图像进行预处理，其包括：步骤21、对织物图像进行直方图均衡化处理，得到增强图像；步骤22、对增强后的织物图像进行自适应高斯滤波处理；步骤3、对预处理后的图像进行灰度共生矩阵算法处理，其包括：步骤31、对预处理后的图像灰度级量化；步骤32、灰度共生矩阵提取，并进行特征值计算；步骤4、采用特征值对随机森林分类器进行训练优化，之后进行分类检测，其包括：步骤41采用特征值对随机森林分类器进行训练优化；步骤42、采用优化后的随机森林分类器对织物图片进行分类检测。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华侨大学，未经华侨大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910421831.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
