织物疵点检测的图像处理技术实验

织物疵点检测的图像处理技术实验

1、实验目的：

（1）学习织物疵点检测图像处理技术的工作原理及应用。

（2）了解织物疵点检测的软硬件环境和常见织物疵点的简单分类。

（3）理解各类疵点图像的分割和特征提取等内容。

二、实验过程

众所周知，织物疵点是影响织物品质的主要因素。疵点检测的目的就是在织造完成后，验布过程中及时发现这些已经存在的疵点，通过修复和整理，尽可能降低由织物疵点导致的织物质量下降，有时也可以同时完成织物疵点的分类，用以评价织物的质量。

织物疵点的检测是纺织品检测中最重要的检验项目之一，长期以来，疵点的检测都是由人工视觉完成，也就是检验人员在没有眩光的北面窗旁或日月灯光照明条件下按照自己的经验对织物进行评价，按评等标准对织物进行等级评定。这种方法存在一定的显然缺陷，如劳动强度大、效率低、漏检率高等、受检验人员主观性因素影响大，难以得到准确的检验结果。

随着计算机图像处理技术和神经网络技术的发展，使得基于图像处理和微型计算机平台的织物疵点检测称为可能。此次的参观学习，主要从织物疵点图像的采集、采集的图像预处理和分割、图像的相关分析等方面作以讲解。

（1）织物疵点图像的采集：植物图像的数据获取，包括选择可行的照明（荧光灯或光纤）和图像数字化设备。

(a) 借用目前分辨率较高的数字图像采集设备对织物表面外观进行采

集。

(b) 如何设置光照条件，以保证采样时的光照均匀，从而使采集的数

字图像便于处理。

（2）图像预处理和图像分割：将采集到的图像利用各种图像处理方法进行必要得图像变换，图像增强处理，如将原彩色图像转换为灰色图，并未增强图像对比度进行直方图变换等，以利于后期的图像分析，进一步对图像进行分割、二值化、滤波等操作。

（3）图像分析

(a) 对织物疵点图像进行模式特征提取。

(b) 通过对织物疵点特征分析和进行大量实验，优化处理算法。

三、实验心得体会：

在师兄详细介绍完织物疵点检测系统整个原理及流程后，开始进行

实际的织物疵点检测实验。我在观察过程中发现在织物疵点检测仪器的前端下方，有一块操作平台，主要是控制电机的正反转和疵点检测等。但在计算机如此发达的时代，这样的操作平台远远不能满足大量生产的检测要求。当看到师兄打开自己用C++构建的软件平台时，激起了我的求知欲。因为在大型工厂里，不可能每台机器旁都配备一名工作人员，这样浪费人力、物力、财力。当工作人员在主控室里空过控制计算机的软件平台，就可以完全操作整台或多台仪器，这对整个织物疵点检测图像处理技术领域是一种创新型的革命。

而且，在织物疵点检测仪器采集完布匹里出现的疵点后，计算机还可以标定每个疵点相对于布匹的坐标，这样工作人员就很容易找到疵点并作以相关处理。在每个疵点检测完后，点击软件界面的保存按钮，计算机会自动将所检测出的疵点数保存在电脑指定位置，同时可以打印纸质版，方便记录与查阅。