基于机器视觉的电子级玻璃纤维布疵点检测系统研究
基于机器视觉检测算法的织物疵点检测系统研究
基于机器视觉检测算法的织物疵点检测系统研究杨艳;刘洲峰;李春雷【摘要】为实现织物疵点的自动检测,设计了一种织物疵点检测系统.使用Matrox图像采集卡、Basler CCD相机及运动平台等构建了织物疵点检测系统的硬件部分.采用基于VC++2010并调用MIL9.0库函数的软件平台,结合改进的阈值分割算法实现了对织物图像的采集、预处理和疵点检测的软件设计.实验结果表明,该检测系统可较好地识别织物疵点.【期刊名称】《中原工学院学报》【年(卷),期】2017(028)004【总页数】5页(P36-39,85)【关键词】机器视觉;疵点检测;织物图像;阈值分割【作者】杨艳;刘洲峰;李春雷【作者单位】中原工学院, 郑州 450007;中原工学院, 郑州 450007;中原工学院, 郑州 450007【正文语种】中文【中图分类】TP274织物疵点检测在纺织品质量控制中起着十分重要的作用。
据报道，织物疵点将使织物的价格降低45%～65%。
目前，传统的织物疵点检测方法是依靠人工目测完成，存在检出效率低等问题[1]。
因此，国内外学者对织物疵点的自动化检测进行了大量研究。
随着信息技术和数字成像技术的高速发展，机器视觉技术在织物疵点检测中的应用受到广泛关注，其研究热点主要集中在检测算法和系统开发方面。
在智能检测系统中，检测算法的好坏直接影响织物的质量。
近年来，许多学者对织物疵点的检测方法进行了大量的研究(包括基于统计、结构、滤波和模型等)，取得了较好的成果。
但是多数研究仅停留在对算法的改进上，而如何将织物疵点检测算法应用到机器视觉系统中的相关文献少之又少。
本文在参考和借鉴文献[2]的基础上构建了织物疵点检测系统的硬件部分，基于改进的阈值分割算法和VC++软件平台，通过调用Matrox图像采集卡中的模式识别函数库(Matrox Imaging Library)，实现对织物图像的采集与处理。
织物疵点检测系统的硬件部分主要包括光源、CCD线阵相机、运动平台、编码器、Matrox图像采集卡和工控机，见图1。
基于机器视觉的织物疵点检测系统
［ 摘
要 ］针 对 目前 织 物 疵 点 检 测 主 要 采 用 人 工 检 测 ， 测 精 度 、 度 、 出 率 都 较 低 等 问 题 ， 究 了一 种 基 于 检 速 检 研
机 器 视 觉 的织 物 疵 点 检 测 系 统 ． 系统 采 用 模 块 化 硬 件 设 计 ． 为 之 设 计 了完 整 的 系 统 软件 ． 实 验 验 证 ， 该 并 经 该 系 统 具 备 理 想 的检 测 能 力 ， 满 足 实 时 在线 检 测 的要 求 ， 以 有效 检 测 出 生 产 线 上 的 疵 点 ． 能 可 ［ 键 词 ］机 器 视 觉 ； 物 疵 点 ；自动 检 测 系 统 关 织 ［ 图分 类 号 ］Ｔ ３ １４ 中 Ｐ ９．１ ［ 献 标 识 码 ］ Ａ 文 ：
机 器视 觉是 计算机 科 学和人 工智 能 的一个 重要 分支ｌ ． 器 视觉 系统 是通 过 光 学 装置 和非 接 触式 １机 ］
体连 续采 集 图像 时往 往 采 用 线 阵相 机 ， 已成 为基 它 于机 器视 觉 的现 代 工业 检 测 中 不 可 或 缺 的重 要 工
传感器 自动 接收 和处 理 真 实 物 体 的 图像 ， 以获得 所 需 信息 或用 于控 制机 器 人 运 动 的 装 置． 物疵 点 种 织 类 达 １ ０多种 ， ０ 常见 的有 ３ Ｏ余 种 ． 物疵 点 检 测 ］织 目前 主要依靠 人 工 目测 ， 结 果 易 受 检 测 者 主观 因 其 素影响 ， 检测 精度 、 速度 、 出率都 较低 ． 物 自动视 检 织
Ｊｕ ２０ ８ ｎ． ０
［ 章编 号 ］１０ —４ ８ （０ ８ ０—０ ３０ 文 ０ ３ ６ ４ ２０ ）３０ ７—３
基 于 机器 视 觉 的织 物疵 点检 测 系统
基于机器视觉的布匹疵点检测系统
基于机器视觉的布匹疵点检测系统为了提高布匹疵点检测的精度与速度，提出了一种基于机器视觉的布匹疵点检测系统用于取代人工检测。
论述了系统的整体结构，包括成像设备、光源选择以及图像采集与处理方式等，并提出了一种基于类别共生矩阵与支持向量机的布匹疵点检测算法。
检测算法将疵点检测看作一个两类分类问题，采用从灰度共生矩阵中提取的特征来描述纹理特性，并采用支持向量机来对特征向量进行分类完成疵点的检测。
最后通过大量的布匹疵点实例对算法的可靠性进行验证，并对检测算法在不同参数下的检测精度与实时性进行了讨论。
引言布匹的疵点检测是纺织工业中一项十分重要的环节。
传统的布匹疵点检测通常是由人工完成，其劳动强度大，且缺乏一致性与稳定性，存在检测速率低、漏检与误检率高、检测精度低等问题。
调查表明，即使是熟练工人，其检测精度也只有70%左右，其检测速率只有15 ～20 m/min．随着计算机图像处理技术的不断发展，基于机器视觉的检测方法被越来越多的用于布匹疵点检测中。
该研究采用图像处理与模式识别方法来完成布匹疵点的自动检测任务，设计了布匹疵点检测系统的结构，并提出了一种以灰度共生矩阵为纹理特征，以支持向量机为机器学习方法的布匹疵点检测算法。
1.布匹疵点自动检测系统结构如图1 所示，布匹疵点检测系统主要由光源、CCD线阵相机、图像采集处理卡、PC主机与编码器构成。
CCD线阵相机选用DALSA的SP-14相机，分辨率为2048像素，其每次扫描一行图像，用其对在传送带上沿垂直方向运动的布匹进行成像从而形成一幅二维图像。
光源选用稳压直流光源以克服相机高频扫描时的频闪问题，并采用透射的方式进行照明，该方式可同时突显出布匹正反两面的纹理信息。
相机输出的图像数据通过Camera Link接口发送到图像采集处理卡中，图像采集处理卡将这些图像数据进行存储及处理，判别其中是否含有疵点，其内部数据缓存与处理方式在先前的工作中有详细描述。
然后将检测的结果与原始图像数据通过千兆以太网发送到PC主机上进行显示。
基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测研究新进展_李文羽
基于计算机视觉的织物疵点检测技术研究进展
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｍ ｐ ｔｒｖ ｓ ｏ ； ａ ｒｃ ｄ ｆ ｃ ｅ ｅ ｔ ｎ Ｄｅ ｉ ｉ ｎ ｆ ｓｏ ｙ Ｗ ｒ ｓ Ｃｏ ｕ ｅ ｉｉ ｎ Ｆ ｂ ｉ ｅ ｅ ｔｄ ｔ ｃ ｉ ； ｃ ｓ ｏ ｕ ｉ ｎ ｏ
，
．
Ｔｈｉ ｒｉ ｌ ｅｓ ｒｂｅ ｈｅ ｉ ａ ｒ ｐｒ ｅ ｓ ｎ ｓ ａ ｔｃ ｅ ｄ ｃ ｉ ｓ ｔ ｍ ｇｅ ｐ ｅ ｏｃ ｓ ｉ ｇ ｆ ａ ｕｒ ｘｔ ａ ｔｏｎ，ｃｌ ｓ ｉｉ ａ ｔｏ ｎｄ ｉ ｎ ｉｉ ａ ｉ ｎ ｆ ｒ ｔ ｅ ｔ ｅｅ ｒｃｉ ａ ｓ ｆ ｃ ｉｉ ｎ ａ ｄｅ ｔｆｃ ｔｏ ｏ ｈｅ ｖａ ｉ ｒｏｕｓ ａ ｇｏ ｉｈ ｓ ｕ ｈ ａ ｒ ｙ ｌ ｖｅ Ｏ— ｃ ｕｒ ｅ ｃｅ Ｍ ａ ｒ ｘ，Ｌｏｃ ｌＢ ｉ ｒ ｔｅ ｎｓ Ｃ ｏ ｅ ｕａ ｌ ｒｔ ｍ ，ｓ ｃ ｓ Ｇ ａ ｅ ｌＣ ｏ ｃ ｒ ｎ ｔｉ ａ ｎａ ｙ Ｐａ ｔ ｒ ｎｔ ｘｔ ｌ Ａｎａ ｙｓ ｓ ｌ ｉ，
在 纺 织 和 服 装 工 业 中 ，疵 点 检 测 研 究 主 要 集 中在 织 物 的 疵 点 检 测 上 。 起 初 ， 大 多 是 直 接 对 图 像 的 灰 度
１ 疵 点检测
在 自动 化 检 测 中 ， 解 决检 测 微 小 疵 点 的 问题 ， 需 要 具 有 局 部 破 解 织 品 质 地 样 式 的 同 质 性 以 对 各 种 疵 点 进 行 分 类 处 理 的 能 力 。 在 目前 众 多 检 测 织 品 疵 点 的 技
基于机器视觉的智能化布匹瑕疵检测方法
人 工进 行检 测． 种传 统 的检测 方法 不仅 速度 慢 、 这 劳 动强度 大 ， 而且易 受人 为 因素 的影 响 ， 检率 和漏 检 误
率 高． 了解 决这 些 问题 ， 为 近年来 基 于机 器视觉 的瑕 疵 检测方 法 备受关 注 ．
及 灰度 平均 值相 比较 ， 而 确定 待 检 测 图像 有无 瑕 从
测． 实验 证 明 ， 方 法检 测速 度 快 ， 确 率 高 ， 够 满 足 检 测 要 求． 该 准 能
关 键 词 ： 理 ； 准 差 ； ａｏ 滤 波 器 ； 疵 检 测 ； 纹 标 Ｇ ｂｒ 瑕 图像 融 合
中 图 分 类 号 ：Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４
文 献 标 识 码 ： Ａ
求较 高 ， 受 噪声 的影 响． 易
时频域 变换 法 ， 将 图像 信息分 解 到各 子域 ， 是 再
口 ， 称子 块 ， 么各 子块 的标 准差 和灰 度平 均值应 简 那
该 大小 接 近 ， 在小 范 围 内波 动 ． 当疵 点 出 现 时 ， 图像
的纹理 特 征遭 到破 坏 ， 点 附 近 的灰 度 值 一 定 会发 疵 生 较大 变化 ， 其标 准 差 和 灰 度平 均 值 都 会 超 出正 常
１ 检 测 原 理 概 述
纹理 是 布匹 的重 要 特 征 ， 理 分 析 是 采 用机 器 纹 视觉 对布 匹进 行瑕 疵 检 测 的 重 要 内容 ． 常用 的纹 理
表 达和描 述方 法 主要 有 ４种 ： 计 法 、 构 法 、 谱 统 结 频 法 和时频 域变 换法 ． 了满 足 在 线 检 测 的实 时性 要 为 求 ， 文将 统计 法 与时频 域 变换 的方 法相结 合 ， 出 本 提 了一 种智 能化 的布 匹瑕疵 检 测方 法．
基于计算机视觉的织物疵点自动检测方法研究
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｂ ｉ ｆｃｓＡｕ ｏ ｔ ｔｃｉｎ ｔ ｄ ｎ Ｆａ ｒｃＤｅｅ ｔ ｔ ｍａ ｉ Ｄｅｅ ｔｏ ｃ
Ｍ ｅ ｈ ｄ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｏ ｐ ｅ ｓｏ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ｍ ｕｔ ｒ Ｖｉｉｎ
Ｊａ ｇ Ｌｅ Ｙｎ Ｙ ｈ Ｃ ａ ｇ Ｌ ｌ ｉｎ ｉ ｉ ｅ ｎ ｈ ｎ ｉ ｉ
第３ ６卷 第 １ １期 ２０ ０ ８年 １ 月 １
棉
纺
织
技
术
Ｃｏｔ ｎＴｅ ｔｅ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ｔ ｘｉ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｌ
器 哥针 机 视 童的
疵 点 蜀劲 检 方 洁 研 宓
常利利
蒋 蕾 尹业安
（ 武汉科技学 院）
摘 要 ： 为了快速、 准确地检测织物上存在 的疵 点， 出了一种基 于计算机视觉的织物疵点 自 提 动检测方
ｃｍ ｕｅ ｖ ｉ ．Ｉ ａ ｅｏ ｆｂｉ ｗ ｉ ｅｅｇｔ ｒｍ ｒ ｖｂｅｐａ ｏｍ ｕ ｄ ｒ ｄｕ ｔ ｌ ｓ ｎ ａｄｌ ｈ ｂ ｉ ｓｌ— ｏ ｐ ｔｒ ｉ ｏ ｍ ｇ ｆ ａ ｒ ｈ ｈ ｗ ｒ ｏ ｆ ｅ ａ ｌ ｌｔ ｒ ｎ ｅ ｊｓ ｂｅ ｔ ｄ ｒ ｇ ｔ ｙｈｇ ｒ ｏ ｓｎ ｃ ｃ ｏ ｍｏ ｆ ａ ａ ａ ｉ ｈｅ ｕ
检 测 速度 快 、 位 准确 等 优 点 。 定
关 键词 ： 疵 点 ； 测 ； 检 图像 处理技 术 ； 小波 分析 ； 特征 值 ； 归一 化
中图分 类号 ：Ｓ０ ． Ｔ １１８ 文献标 志 码 ： 文章 编号 ：０１ ４５ ２０ ）ｌ ０９ ４ Ａ １０ — １（０８ ｌ－ ２ － ７ ０ ０
长期 以来 ， 织物疵点检测都主要依赖人工 目
测 完成 ， 过 程不仅 容 易 引起 验 布人 员疲 劳 ， 其 而且 检测 结果 受 检 验 人 员 主 观 因 素影 响较 大 。 自 ２ ０
布匹疵点自动检测系统的研究和设计
摘要纺织品生产中，质量控制是非常重要的，布匹疵点的检测是其中重要的一部分。
目前疵点检测仍由人工目视完成，检测效果不稳定，检测结果受到检测人员的训练和熟练程度影响。
因此纺织工业开始转向使用自动布匹检测。
自上世纪90年代以来，自动布匹检测一直是纺织工业自动化研究的热点。
本文提出了一种基于机器视觉的布匹疵点自动检测系统的设计方案，其中包括系统软、硬件总体设计，图像采集模块的设计，疵点检测算法和疵点分类算法的研究和设计等。
布匹图像采集、疵点检测算法是系统设计的重点。
首先，在简要介绍了采集图像卡原理的基础上，本文给出了图像采集软件的设计方案。
软件分为三个层次，包括图像卡驱动程序，图像卡接口函数库，系统图像采集模块。
这种设计方式有利于软件的维护。
接着，本文讨论了疵点检测的算法研究和设计。
疵点检测目的在于提取疵点的信息。
本文把疵点检测的任务进行了分解，分为疵点检测、疵点分类和疵点分割三个层次。
同时，通过对疵点检测的深入分析以及对前人的研究成果的总结，本文分别提出了基于小波分析的疵点检测算法和基于BP神经网络的疵点分类算法。
疵点检测算法，通过构造和优化选择小波的方法，来提高算法的检测效果和自适应能力；疵点分类算法着重考虑布匹疵点特征的选取和BP网络学习算法的优化。
本文讨论的布匹疵点自动检测系统目前仍在研究和设计中，虽然已经取得了一定的成果，但还有许多地方需要进一步的改善，才能满足实际布匹检测的需要。
在本文的最后，给出了一些系统改进的想法。
关键词：布匹检测；机器视觉；图像采集；驱动程序；疵点检测；小波分析；疵点分类；BP神经网络AbstractIn the process of textile production, quality control is very important. Detection of fabric defects is an important part of this. Presently, much of the fabric inspection is performed manually by human inspectors. Many defects are missed, and the inspection is inconsistent, with its outcome depending on the training and the skill level of the personnel.Since 1990's, automation of fabric inspection has been a topic of considerable research in automation of textile industry. In this paper, a project of design of automatic fabric inspection system is bringing forward. It includes the system hardware structure design, software structure design, image capturing module design, fabric defects detection algorithm and defects classification algorithm design and research. Fabric image capturing and fabric defects inspection algorithm are the key points of system design.First, after briefly introducing the principle of the image capturing card, we give the software design of fabric image capturing. The software is divided into three level parts. It includes Windows driver of image capturing card, the API(Application Programming Interface)of the card, fabric image capturing .This software architecture avail to software maintenance.Second, we discuss the research and design of algorithms of automatic inspection of fabric defects. The arm of fabric inspection is finding the information of fabric defects. We divide the task of fabric inspection into three parts: defects detection, defects classification, defects segmentation. Base on the deeply analysis fabric inspection and summarizing the research before, we propose a fabric detection algorithm using wavelet analysis, and an fabric classification algorithm using BP Neural Network. Fabric detection algorithm creates and optimizes to select the wavelet in order to improve it's detection effect and capability of self-adaptation. Fabric classification algorithm considers the fabric feature parameters selection and optimization of training algorithm of BP neural network.The fabric defect automatic inspection system in the paper is still in research and design. Though some achievement have been got, the system has many parts should improve in order to satisfy the need of the fabric industry. In the end of the paper, we givesome idea to improve the system.Key words: Fabric Inspection; Machine Vision; Image Capturing; Device Driver;Fabric Defect Detection; Wavelet Analysis; Fabric Defect Classification;BP Neural Network独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统研究
基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统研究随着纺织工业的发展和技术的进步，布匹瑕疵检测成为了提高生产效率和质量的关键环节。
传统的布匹瑕疵检测方法主要依靠人工目视检查，存在着低效、主观性高等问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统。
基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统主要由图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、分类模型和瑕疵检测模块等组成。
首先，通过摄像机或者扫描仪等设备对布匹图像进行采集，获取高分辨率的图像数据。
然后，对采集到的图像进行预处理，如去除噪声、图像增强等，以提高后续处理的准确性。
接下来，通过特征提取算法从图像中提取出特征，如颜色、纹理、形状等，作为分类模型的输入。
分类模型采用机器学习算法，如支持向量机、卷积神经网络等，根据训练的样本数据进行训练和学习，建立起布匹瑕疵的分类模型。
最后，通过瑕疵检测模块对布匹图像中的瑕疵进行检测和定位。
基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统具有许多优点。
首先，相比传统的人工目视检查，该系统具有更高的检测速度和准确性，可以大大提高生产效率和降低人力成本。
其次，该系统能够自动化地进行布匹瑕疵检测，减少了人为因素对结果的影响，提高了检测的一致性和可靠性。
此外，该系统还能够对不同类型的布匹瑕疵进行检测，包括污渍、破洞、错花等，具有较强的适应性和通用性。
然而，基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统仍然存在一些挑战和问题。
首先，不同布匹的瑕疵类型和特征可能存在差异，需要针对不同布匹进行优化和调整。
其次，系统的检测精度和性能与图像质量、光照条件等因素密切相关，需要进一步研究和改进。
另外，系统的实时性和稳定性也需要考虑，以满足工业生产的需求。
综上所述，基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统是布匹生产领域的重要技术创新，具有广阔的应用前景。
通过不断的研究和改进，相信这一系统将能够为纺织工业提供更加高效、准确和可靠的布匹瑕疵检测解决方案。
基于机器视觉的玻璃缺陷检测
Glass defects inspection based on machine vision
QI Ningning, CHANG Min, LIUYucal and Computer Engineering, University of
光源待测物体ccd相机图像采集卡图像处理软件和计算机等役玻璃检测的原理是玻璃缺陷的光学性能和正常玻璃不同缺陷会导致进入相机的光强发生改变这种改变会引起图像灰度值的变化通过图像灰度值化问滤波降噪阈值分割切等一系列的算法处理可提取出缺陷的各种特征信息从而达到玻璃质量检测的目的
第42卷第1期 2020年2月
第42卷
Keywords: defect detection； machine vision； image processing； feature extraction； neural network
引言
平板玻璃的成型方法主要有压延、平拉和浮 法等，由于生产技术、加工机械甚至是后期人为 包装运输的不完美，平板玻璃成品中会出现各种 各样的缺陷m。不合格的产品应用在高端仪器 中，一方面使其价值大打折扣，另一方面严重影 响生产效率，浪费劳动力。机器视觉作为一种非 接触性检测技术，用计算机来模拟人的视觉系 统，已经成为未来检测领域的一个重要发展方 向［役这种检测技术具有检测速率高、精度高等 优点,可广泛应用于工厂缺陷的在线、自动化检 测中。近年来，关于机器视觉的表面缺陷检测技 术已经逐步发展起来。Raafkt等囱在1996年提 出了一种基于机器视觉系统的玻璃或塑料表面质 量检测方法，主要检测目标是划痕和气泡等表面 缺陷。此外，Peng等⑷研究了基于机器视觉的 浮法玻璃在线检测方法，借助缺陷图像的灰度级 变化来测量缺陷，并对图像分析和检测系统的实 时性和精确性进行了讨论。
《基于机器视觉的布匹疵点检测在服装产线中的应用》
《基于机器视觉的布匹疵点检测在服装产线中的应用》一、引言随着科技的发展，自动化和智能化技术逐渐渗透到各个行业，尤其是在纺织服装行业。
布匹疵点检测作为服装生产过程中的重要环节，对于提高产品质量、减少生产成本和提升企业竞争力具有重要意义。
近年来，基于机器视觉的布匹疵点检测技术在服装产线中得到了广泛应用。
本文将详细探讨这一技术的应用、原理、优势以及未来发展趋势。
二、机器视觉在布匹疵点检测中的应用原理机器视觉是一种通过模拟人眼和大脑的识别功能，利用计算机图像处理技术对图像进行识别、分析和理解的技术。
在布匹疵点检测中，机器视觉通过高分辨率摄像头捕捉布匹图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和识别，从而检测出布匹上的疵点。
具体而言，机器视觉系统首先对捕捉到的图像进行预处理，包括去噪、增强和二值化等操作，以便更好地提取图像特征。
然后，通过设定一定的算法和阈值，系统可以自动识别出布匹上的疵点，如色差、污渍、破洞等。
最后，系统将检测结果输出，供生产线上的人员和设备参考。
三、机器视觉在布匹疵点检测中的优势相比传统的人工检测方法，基于机器视觉的布匹疵点检测具有以下优势：1. 检测速度快：机器视觉系统可以在短时间内处理大量图像数据，大大提高了检测速度。
2. 准确性高：机器视觉系统通过算法和阈值的设定，可以准确识别出布匹上的疵点，减少了人为因素导致的误检和漏检。
3. 成本低：长期来看，使用机器视觉系统可以降低人工成本，提高生产效率。
4. 适应性强：机器视觉系统可以适应不同种类、不同规格的布匹检测，具有较好的灵活性和通用性。
四、机器视觉在服装产线中的应用实践在实际的服装产线中，机器视觉已被广泛应用于布匹疵点检测。
例如，某服装企业引入了机器视觉系统，对进厂的布匹进行实时检测。
系统通过高分辨率摄像头捕捉布匹图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和识别，一旦发现疵点，系统会立即发出警报并记录相关信息。
这样，生产人员可以及时处理问题，避免了疵点布匹进入后续工序造成的浪费。
《基于机器视觉的布匹疵点检测在服装产线中的应用》
《基于机器视觉的布匹疵点检测在服装产线中的应用》一、引言随着科技的不断进步，制造业的智能化和自动化程度越来越高。
其中，机器视觉技术作为人工智能的一个重要分支，已经在许多领域得到广泛应用。
在服装产业中，布匹疵点检测是生产过程中的重要环节。
传统的布匹检测方法主要依赖人工，但人工检测效率低、成本高且易出现漏检、误检等问题。
因此，基于机器视觉的布匹疵点检测技术在服装产线中的应用显得尤为重要。
本文将详细探讨基于机器视觉的布匹疵点检测在服装产线中的应用。
二、机器视觉在布匹疵点检测中的原理及应用1. 原理机器视觉是通过模拟人眼的视觉功能，利用计算机图像处理技术对图像进行识别、分析和理解。
在布匹疵点检测中，机器视觉通过捕捉布匹图像，利用图像处理算法对图像进行分析和识别，从而检测出布匹上的疵点。
2. 应用（1）图像采集：通过高分辨率的工业相机对布匹进行图像采集。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高图像质量。
（3）特征提取：利用图像处理算法对预处理后的图像进行特征提取，如颜色、纹理等。
（4）疵点识别：根据提取的特征信息，通过机器学习算法对布匹上的疵点进行识别和分类。
（5）结果输出：将检测结果以可视化方式输出，便于工作人员查看和处理。
三、机器视觉在服装产线中的应用优势1. 提高检测效率：机器视觉可以快速、准确地完成布匹疵点检测任务，大大提高检测效率。
2. 降低人工成本：减少对人工的依赖，降低企业的人力成本。
3. 提高检测精度：通过图像处理算法和机器学习技术，可以更准确地识别和分类布匹上的疵点。
4. 实时监控：可以实时监控生产过程中的布匹质量，及时发现并处理问题。
5. 数据分析：收集并分析检测数据，为生产管理和质量控制提供有力支持。
四、实际应用中的挑战与解决方案1. 挑战（1）光照条件变化：光照条件的变化可能导致图像质量不稳定，影响疵点检测的准确性。
（2）布匹种类繁多：不同种类、不同颜色的布匹在纹理、颜色等方面存在差异，增加了检测难度。
基于机器视觉的织物组织瑕疵的检测!
从20世纪90年代初到现在，图像处理用于疵点检测的研究形成了一个高潮。中国台湾、韩国、日本、美国、以色列和瑞士等国家和地区的学者发表了大量研究论文，参考和借鉴了其他工业检测系统的开发经验以及数学和计算机等学科的最新科研成果，理论水平不断提高。
在我国，对织物疵点进行自动检测的研究处于刚刚起步阶段，无论是理论研究还是市场潜力都有很大的发展空间。第一，已有的布匹瑕疵检测系统对织物品种的适应性和对疵点类别的区分能力很有限。这些系统的适应对象基本为单色非复杂组织织物，而且有些系统要求图像中疵点边缘非常明显；第二，许多系统成本太高，硬件投资过大，价格昂贵,对系统软件算法缺乏足够的重视。根据我国的国情，为了获得较高的验布速度，单纯提高硬件档次，势必增加设备投资，其成本对绝大多数纺织厂来说都难以承受，因而尚不是目前发展织物自动验布系统的最佳选择；第三，促使布匹瑕疵自动检测成为可能的一个重要原因是微型计算机速度的不断提高，这使得以其为硬件平台的自动检测系统受到广泛的关注。
1
1.3.1我国纺织行业标准织物疵点分类
根据我国本色布布面疵点检验方法，纺织行业布匹疵点类别共有55种，如表1－1所示。
由于布匹瑕疵种类众多，形状各异，同种瑕疵也往往呈现出不同的形状，所
以计算瑕疵的几何特征存在很大的难度并且无法找到适用的算法。因此大多数瑕
疵检测与分类算法都采用纹理信息，这也是由存在环境决定的。正常布匹本身
基于OpenCV机器视觉的玻璃缺陷检测系统的研究
基于OpenCV机器视觉的玻璃缺陷检测系统的研究第３９卷第４期２０１８年４月宁夏师范学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｉｎｇｘｉａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ.３９Ｎｏ.４Ａｐｒ.２０１８基于ＯｐｅｎＣＶ机器视觉的玻璃缺陷检测系统的研究赵涟漪(安徽水利水电职业技术学院?安徽合肥２３１６０３)一一摘一要:国内玻璃生产企业对玻璃中存在的裂纹二气泡等缺陷的检测技术仍然比较低下?针对这种情况?提出了基于ＯｐｅｎＣＶ机器视觉的玻璃缺陷检测方案?利用面向对象的ＶＣ＋＋平台?结合ＯｐｅｎＣＶ机器视觉库和图像处理技术?实现了对玻璃缺陷的检测?使得玻璃检测的效率和准确率得到了很大提高.关键词:机器视觉?图像处理?缺陷检测中图分类号:ＴＰ２７７一一一一一文献标识码:Ａ一一一一一文章编号:１６７４－１３３１(２０１８)０４－００６７－０６收稿日期:２０１８－０４－０６作者简介:赵涟漪(１９８６－)?女?安徽桐城人?助教?硕士?研究方向:机器视觉二图像处理.一一中国作为制造业大国?对玻璃的生产和需求量一直排在世界前列?目前社会对玻璃深加工产品的追求越来越高?各种玻璃制品琳琅满目?所以行业内对玻璃生产业的自动化程度要求越来越高?如何提高玻璃的质量至关重要[１].幸好当今计算机技术突飞猛进?已经不断应用到国防二工业二农业等多个领域?图像处理技术也在不断更新?将机器视觉技术应用到玻璃制造行业中?不仅打破了传统玻璃缺陷检测方法效率低二误差大的缺点?而且?将计算机技术应用到了现代工业中?实现了工业的自动化二智能化的技术要求[２].本文设计了一种基于ＯｐｅｎＣＶ机器视觉的玻璃检测方法?不用接触被检测体?就能够准确地检测出玻璃中的结石二气泡等缺陷?而且检测精度高二速度快.１一机器视觉１.１一机器视觉的特点及工作原理在传统的人工检测方法中?人们会因为个体的不同?出现疲劳二认识差异二误检率高等问题.而机器视觉是利用计算机来模拟生物的视觉功能?在一定的光照情况下?通过摄像机将现实的图像送入计算机内?形成原始图像?用图像处理功能完成对图像信息的改善?并提取特征目标?而且能稳定二高精度和长时间地进行工作[２]?因此?机器视觉这项技术被广泛应用于很多领域?发展前景广阔.１.２一ＯｐｅｎＣＶ库ＯｐｅｎＣＶ是由一系列Ｃ函数和少量Ｃ＋＋类构成?基于ＢＳＤ许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库?同时提供了Ｐｙｔｈｏｎ二Ｒｕｂｙ二ＭＡＴＬＡＢ等语言的接口?实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法[３]?并通过优化的Ｃ代码的编写对其执行速度带来了可观的提升.２一玻璃缺陷检测系统的设计２.１一缺陷检测系统总体设计。
基于机器视觉的纺织品外观疵点检测与质量评价的研究的开题报告
基于机器视觉的纺织品外观疵点检测与质量评价的研究的开题报告一、选题背景随着纺织品行业的快速发展，消费者对纺织品的外观质量和品质要求越来越高。
而纺织品外观疵点是影响纺织品品质的一个重要因素。
当前，传统的人工检测方法在疵点精度和效率上都存在一定的局限性。
因此，通过机器视觉技术开发一种可靠的自动化纺织品外观疵点检测与质量评价系统已经成为一种研究热点。
二、选题意义本研究旨在通过机器视觉技术来开发一个高效、自动化的纺织品外观疵点检测与质量评价系统，在实现疵点自动化检测的同时，提高检测精度和效率，为纺织品行业提供支持，提高行业的生产效率和产品质量，满足消费者日益提高的需求。
三、研究内容1. 纺织品外观疵点的检测与分类通过分析纺织品的外观疵点类型，开发算法来实现对纺织品外观疵点的自动化检测与分类，实现对正常纺织品和有瑕疵的纺织品进行区分。
2. 纺织品质量评价通过对纺织品外观疵点的检测和分类，结合纺织品的区域、线密度、线细度等标准，开发算法实现对纺织品质量的评价。
3. 系统实现整合上述两个功能，开发一个基于机器视觉的纺织品外观疵点检测与质量评价系统，实现对纺织品的自动化检测和质量评价。
四、研究方法和技术1. 图像处理技术应用图像处理技术实现对纺织品外观疵点的自动化检测和分类。
2. 机器学习算法应用机器学习算法实现对纺织品质量的评价。
3. 系统实现利用OpenCV、Python等技术实现基于机器视觉的纺织品外观疵点检测与质量评价系统。
五、预期成果通过本研究开发的基于机器视觉的纺织品外观疵点检测与质量评价系统，能够实现对纺织品外观疵点的自动化检测和质量评价，提高纺织品行业的生产效率和产品质量，为消费者提供更加满意的产品。
基于机器视觉的自动验布系统研究与开发
基于机器视觉的自动验布系统研究与开发在纺织行业,布匹的质量检测至关重要。
布匹质量检测主要体现在疵点检测。
我国纺织行业体量虽大,但是自动化程度仍然不高。
当前布匹疵点检测主要以人工为主,效率低且对工人身心健康不利。
因此使用自动布匹检测系统是纺织厂提高生产效率,节省人力成本,成为产业转型升级的必经之路。
当今,布匹疵点的自动检测一直是国内外研究者关注的热点问题。
本文提出了一种基于机器视觉的自动验布系统,采用工控机+PLC的总体设
计方案。
同时该系统按功能又可分为主控系统、视觉检测系统、传动系统和自动标记系统四个子系统。
在文章结构上,依次介绍了系统整体方案设计开发,视觉检测系统的设计开发,疵点检测算法和疵点分类算法的研究和开发等。
本文首先介绍了系统整体设计方案以及其中的视觉检测子系统设计方案。
其中,系统整体设计方案给出了自动验布系统的整体框架和工作流程。
而视觉检测子系统则详细介绍了视觉部分的软、硬件结构。
然后,本文重点研究了布匹疵点的检测算法和分类算法。
提出了基于Gabor 小波的疵点检测算法和基于卷积神经网络的疵点分类算法。
其中,疵点检测算法,通过Gabor小波自适应地检测布匹存在的各类疵点,在满足其准确性和通用性的前提下,提高算法的实时性;而疵点分类算法则采用更高级的卷积神经网络对各种类型的疵点进行自主学习,规避了人工干扰的影响,同时具备良好的特征学习能力和更强的鲁棒性。
最后,对全文工作进行了总结,同时提出当前存在的问题以及以后的工作方向。
本文所述的自动验布系统目前仍在研究和开发中,虽然已经取得了一定的成果,但还有许多地方需要完善,才能满足实际布匹检测的需要。
基于机器视觉的布匹疵点检测系统
基于机器视觉的布匹疵点检测系统为了提高布匹疵点检测的精度与速度，提出了一种基于机器视觉的布匹疵点检测系统用于取代人工检测。
论述了系统的整体结构，包括成像设备、光源选择以及图像采集与处理方式等，并提出了一种基于类别共生矩阵与支持向量机的布匹疵点检测算法。
检测算法将疵点检测看作一个两类分类问题，采用从灰度共生矩阵中提取的特征来描述纹理特性，并采用支持向量机来对特征向量进行分类完成疵点的检测。
最后通过大量的布匹疵点实例对算法的可靠性进行验证，并对检测算法在不同参数下的检测精度与实时性进行了讨论。
引言布匹的疵点检测是纺织工业中一项十分重要的环节。
传统的布匹疵点检测通常是由人工完成，其劳动强度大，且缺乏一致性与稳定性，存在检测速率低、漏检与误检率高、检测精度低等问题。
调查表明，即使是熟练工人，其检测精度也只有70%左右，其检测速率只有15〜20 m/min •随着计算机图像处理技术的不断发展，基于机器视觉的检测方法被越来越多的用于布匹疵点检测中。
该研究采用图像处理与模式识别方法来完成布匹疵点的自动检测任务，设计了布匹疵点检测系统的结构，并提出了一种以灰度共生矩阵为纹理特征，以支持向量机为机器学习方法的布匹疵点检测算法。
1.布匹疵点自动检测系统结构如图1所示，布匹疵点检测系统主要由光源、CC线阵相机、图像采集处理卡、PC主机与编码器构成。
CC戯阵相机选用DALSA勺SP-14相机，分辨率为2048像素，其每次扫描一行图像，用其对在传送带上沿垂直方向运动的布匹进行成像从而形成一幅二维图像。
光源选用稳压直流光源以克服相机高频扫描时的频闪问题，并采用透射的方式进行照明，该方式可同时突显出布匹正反两面的纹理信息。
相机输出的图像数据通过Camera Link接口发送到图像采集处理卡中，图像采集处理卡将这些图像数据进行存储及处理，判别其中是否含有疵点，其内部数据缓存与处理方式在先前的工作中有详细描述。
然后将检测的结果与原始图像数据通过千兆以太网发送到PC主机上进行显示。
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程为， 等： 基于机器视 觉的电子级玻 璃纤维布疵点检测 系统研 究
Ｒｂ ｅ Ｐ 工 艺 研 究
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｑ １ ７ １ ． ７ ７ １ ． ５ ５
文献标志码 ： Ａ
基 于机嚣视觉 的电子级 玻璃纤维布疵Ｊ ｛ ｊ 【 检 测系统研究
程为 ， 赵瑾 ， 景军锋 ， 高原。
关键词 ： 机器视觉 ； 电子布 ； 疵点检 ； Ｄ ｏ Ｇ算法
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（ １ ．西安 工程 大 学 ， 西安 ７ １ ０ ０ ４ ８ ；
２ ．西安获 德 图像 技术 有 限公 司 ， 西安 ７ １ ０ ０ ４ ８ ）
摘
要： 针对人工检测 电子级玻璃纤 维布表面疵点速度慢 ， 效 率低 ， 漏检率 高等 问题 ， 提 出应用机 器视觉 的技术代替人 工进行
布面疵点检测 。首先搭 建系统硬件结构采集 电子布 图像 ， 然后 采用 高斯差 分 （ Ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｇ ａ ｕ ｓ ｓ ｉ ａ ｎ ｓ ， Ｄ ｏ Ｇ） 算法增 强 图像 ， 最 后采用动态 阈值分 割方 法可视化疵点 。实 验结果 表明本 系统 可对 电子布 常见 １ ２种疵 点进 行检 测 ， 疵点 检 出率可 达 ９ ５ ％ 以 上， 且实时性 良好 ， 最高检测速度达到９ ０ ｍ ／ ｍ ｉ ｎ ， 满足工业生产 的实 际需 求。
ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗａ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ． Ｆ ｉ ｍｆ ｌｙ， ａ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｈ ａ ｒ ｄ ｗａ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｗａ ｓ ｓ ｅ ｔ ｕ ｐ ｔ ｏ ｒａ ｇ ｂ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ． Ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ｌ ｙ， Ｄｉ ｆｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ