一种纺织品质量检测方法与流程

1.本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种纺织品质量检测方法。


背景技术：

2.在我国，存在纺织工业的历史悠久，经过长久的发展，纺织工业制造已经形成一套基本的流程，一般分为纺部和织部，纺部主要生产所需要的纱线，纱线又分为经纱和纬纱，织部主要是整理纱线和纺织成品，随着生活水平的提高，人们对纺织物的质量要求越来越严格，所以对于纺织物质量检测成为纺织工业中重要步骤。
3.对于纺织物成品，破洞的产生会直接导致纺织物成品变为残次品，传统的纺织物破洞检测是利用纺织物图像中的灰度变化周期进行破洞识别，但是传统的检测方法只能针对同一种纺织物中固定的灰度变化周期进行检测，适用范围较小，因此，需要一种纺织品质量检测方法。


技术实现要素：

4.本发明提供一种纺织品质量检测方法，以解决现有的问题。
5.本发明的一种纺织品质量检测方法采用如下技术方案：该方法包括：获取待检测纺织物的灰度图像；获取灰度图像中所有的目标高亮点集合，记为目标区域；获取每个目标区域的中心点，根据中心点在灰度图像中的坐标获取处于同一经向的目标区域和处于同一纬向的目标区域；分别在每个经向做一条与该经向上的所有目标区域的中心点距离最小的经线，根据每条经线上相邻目标区域的中心点之间的距离得到对应经向的最小灰度变化周期；根据每条经线上相邻像素点之间的灰度差值得到该经线上的初始高亮边缘点，利用每条经线上相邻初始高亮边缘点之间的距离与最小灰度变化周期确定出该经线上的二次高亮边缘点；根据每条经线上的相邻二次高亮边缘点之间的距离筛选出异常距离，根据每个异常距离对应的二次高亮点坐标获取对应的经向的疑似子破洞区域的坐标区间，根据得到经向的疑似子破洞区域的坐标区间的方法得到每个纬向的疑似子破洞区域的坐标区间；结合每个经向的疑似子破洞区域的坐标区间和纬向的疑似子破洞区域的坐标区间得到灰度图像中的子破洞区域的坐标区间，根据每个子破洞区域的坐标区间得到完整破洞区域。
6.进一步，获取灰度图像中所有的目标高亮点集合，记为目标区域的步骤包括：获取灰度图像中的最大灰度值对应的像素点，根据最大灰度值对应的像素点向周围扩展，直到得到的像素点的灰度值与最大灰度值的差值大于灰度差阈值时，停止扩展，此时得到的像素点集合记为一个初始高亮点集合；获取灰度图像中未形成高亮点集合的像素点中的最大灰度值对应的像素点，利用
得到第一个初始高亮点集合的方法得到灰度图像中的所有初始高亮点集合；获取每个初始高亮点集合的面积；根据初始高亮点集合的面积和预设的面积阈值从初始高亮点集合中确定出目标高亮点集合，将目标高亮点集合记为目标区域。
7.进一步，根据中心点在灰度图像中的坐标获取处于同一经向的目标区域和处于同一纬向的目标区域的步骤包括：以灰度图像的左下角为原点，以灰度图像中待检测纺织物的经向为横轴方向，以灰度图像中待检测纺织物的纬向为纵轴方向，建立直角坐标系；获取每个目标区域的中心点的纵坐标，计算每两个中心点的纵坐标差值，将差值小于预设的纵向差值阈值的中心点对应的目标区域归为同一经向的目标区域；获取每个目标区域的中心点的横坐标，计算每两个中心点的横坐标差值，将差值小于预设的横向差值阈值的中心点对应的目标区域归为同一纬向的目标区域。
8.进一步，根据每条经线上相邻目标区域的中心点之间的距离得到对应经向的最小灰度变化周期的步骤包括：获取每条经线上所有目标区域在该经线上的长度，以及相邻目标区域之间在该经线上的距离；将每个目标区域在经线上的长度和该目标区域与下一个相邻目标区域之间在经线上的距离相加，得到每个相邻目标区域的中心点之间的距离；从每个经向的所有的中心点之间的距离获取最小中心点距离作为该经向的最小灰度变化周期。
9.进一步，根据每条经线上相邻像素点之间的灰度差值得到该经线上的初始高亮边缘点的步骤包括：获取每条经线上相邻像素点之间的灰度差值；获取灰度差值大于预设的变化阈值的多组相邻像素点，将每组相邻像素点中灰度值大的像素点记为初始高亮边缘点。
10.进一步，根据每条经线上的相邻二次高亮边缘点之间的距离筛选出异常距离，根据每个异常距离对应的二次高亮点坐标获取对应的经向的疑似子破洞区域的坐标区间的步骤包括：对每条经线上相邻二次高亮边缘点之间的距离求均值得到二次高亮边缘点灰度变化的近似周期；计算每条经线上所有相邻二次高亮边缘点之间的距离的标准差，根据下式（a）计算每个经向的疑似子破洞区域：
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（a）其中，表示经向的疑似子破洞区域；表示相邻二次高亮边缘点之间的异常距离；表示该疑似子破洞区域所在经线上的二次高亮边缘点灰度变化的近似周期；表示该疑似子破洞区域所在经线上的相邻二次高亮边缘点之间的距离的标准差；则该经向的疑似子破洞区域所在的位置为相邻二次高亮边缘点之间的异常距
离对应的二次高亮点坐标的横坐标区间。
11.进一步，结合每个经向的疑似子破洞区域的坐标区间和纬向的疑似子破洞区域的坐标区间得到灰度图像中的子破洞区域的坐标区间的步骤包括：获取每个经向的疑似子破洞区域的横坐标区间和对应的纵坐标值；获取每个纬向的疑似子破洞区域的纵坐标区间和对应的横坐标值；若经向的纵坐标值在纬向纵坐标区间中，且对应的纬向的横坐标值在经向的横坐标区间中，则该经向的横坐标区间和纬向的纵坐标区间形成的区间为子破洞区域的坐标区间。
12.进一步，根据每个子破洞区域的坐标区间得到完整破洞区域的步骤包括：获取相邻经向每个子破洞区域的横坐标区间，若相邻经向的某两个子破洞区域的横坐标区间有交集，则这两个子破洞区域属于同一完整破洞区域；根据得到两个子破洞区域属于同一完整那个破洞区域的方法，获取所有相邻经向属于同一完整破洞区域的子破洞区域的横坐标区间，形成横坐标区间的集合；获取同一完整破洞区域的横坐标区间的集合中的最小和最大横坐标作为该完整破洞区域的横坐标区间；根据经向得到同一完整破洞区域的横坐标区间的方法的得到纬向该完整破洞区域的纵坐标区间；根据完整破洞区域的横坐标区间和纵坐标区间确定完整破洞区域。
13.本发明的有益效果是：本发明的一种纺织品质量检测方法，通过待检测纺织物的灰度图像中像素点的灰度值确定目标区域，根据目标区域确定经线和纬线，通过经线和纬线上的目标区域的长度和距离确定最小灰度变化周期，从而达到了确定自适应灰度变化周期的目的，使得该方法的适用范围更广，本发明还去除了同一经线上距离小于最小灰度变化周期的相邻初始高亮边缘点中的后一个初始高亮边缘点，即消除了噪声点的影响，使得检测结果更准确，同时可以根据子破洞区域的坐标区间实现对完整破洞区域的准确定位。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1为本发明的一种纺织品质量检测方法的实施例总体步骤的流程图。
具体实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.本发明的一种纺织品质量检测方法的实施例，如图1所示，该方法包括：
s1、获取待检测纺织物的灰度图像。
18.纺织物的质量检测是纺织工业不可或缺的步骤，一般设有专门的质量检测区域，在本发明的实施例中，将相机安装在纺织物的质量检测平台上方，采集位于质量检测平台上的待检测纺织物的完整图像，对拍摄得到的图像进行dnn语义分割，使用的数据集为相机采集的待检测纺织物的完整图像数据集；需要分割的像素点，分为2类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，属于背景类的像素点标注为0，属于待检测纺织物的像素点标注为1；dnn网络的任务是分类，所以使用的loss函数为交叉熵损失函数。通过dnn语义分割得到了待检测纺织物的图像，将待检测纺织物的图像进行灰度化处理，得到待检测纺织物的灰度图像。
19.s2、获取灰度图像中所有的目标高亮点集合，记为目标区域。
20.在待检测纺织物的灰度图像中，由于纺织物的的经纱和纬纱交错编织，形成许多突起的部分，在灰度图像中表现为高亮点集合。
21.具体的，获取待检测纺织物的灰度图像中所有像素点的灰度值，遍历灰度图像，从左到右，从上到下，选取最大灰度值对应的像素点，也就是亮度最大的像素点，根据最大灰度值对应的像素点向周围扩展，扩展时以单像素为步长进行扩展，也就是根据相邻像素点进行扩展，计算扩展时得到的每个像素点与最大灰度值之间的差值，当得到的差值大于设置的灰度差阈值时，停止扩展，此时，将此时得到的像素点集合记为一个初始高亮点集合；重新在灰度图像中，从左到右、从上到下获取图像中的除初始高亮点集合之外的像素点中的最大灰度值对应的像素点，根据得到第一个初始高亮点集合的方法，得到多个初始高亮点集合，直到灰度图像中初始高亮集合之外的像素点的最大灰度值小于灰度图像中所有像素点的灰度值均值，则停止遍历，此时得到了所有的初始高亮点集合。
22.观察待检测纺织物的灰度图像，本发明所需要的高亮点集合具有一定大小，所以，需要对得到的初始高亮点集合进行筛选，获得所需要的目标高亮点集合，计算每个初始高亮点集合的面积，设置面积阈值，面积阈值为所需要的高亮点集合的最小面积，根据具体情况自行设置，将计算得到的面积大于面积阈值的初始高亮点集合作为目标高亮点集合，记为目标区域。
23.s3、获取每个目标区域的中心点，根据中心点在灰度图像中的坐标获取处于同一经向的目标区域和处于同一纬向的目标区域。
24.待检测纺织物的灰度图像中，每个目标高亮点集合也就是目标区域在经向和纬向上都是近似等间距分布的，经向指经纱方向，纬向指纬纱方向，同一经向上的目标区域的中心点的纵坐标基本相等，同一纬向上的目标区域的中心点的横坐标基本相等，所以，可以根据目标区域之间的位置关系判断灰度图像中的每个经向和纬向。
25.具体的，以灰度图像的左下角为原点，以灰度图像中待检测纺织物的经向为横轴方向，以灰度图像中待检测纺织物的纬向为纵轴方向，建立一个直角坐标系，使得灰度图像处于坐标系的第一象限；获取每个目标区域的中心点的纵坐标，计算每两个中心点的纵坐标差值，设定坐标的差值阈值，将纵坐标差值小于纵向差值阈值的所有中心点对应的目标区域归为同一经向的目标区域；同理，根据每个目标区域的中心点的横坐标得到同一纬向的目标区域。
26.s4、分别在每个经向做一条与该经向上的所有目标区域的中心点距离最小的经
线，根据每条经线上相邻目标区域的中心点之间的距离得到对应经向的最小灰度变化周期。
27.从待检测纺织物的灰度图像中可以观察到，同一经向或者同一纬向的目标区域是等间距分布的，所以，灰度图像中同一经向或者同一纬向的像素点的灰度变化是具有周期性的，当待检测纺织物存在破洞时，破洞区域的像素点的灰度值会破坏原本灰度变化的周期，所以，根据待检测纺织物的灰度图像中经纬向的像素点的灰度变化判断该待检测纺织物是否存在破洞。
28.获取同一经向上每个目标区域的中心点以及中心点的坐标，根据最小二乘准则作一条直线，使得同一经向上的目标区域的中心点距离直线的距离最小，然后分析直线上从左到右的像素点的灰度变化，进而确定灰度变化的周期性。
29.在灰度图像中，会存在噪点使得经向或者纬向原有的灰度变化周期变化出现不同的变化，造成灰度变化周期的误判，观察图像，经向的周期为相邻目标区域的中心点的横向距离，即目标区域在经线上的长度再加上下一个相邻目标区域之间的距离。
30.具体的，计算目标区域在直线上的长度为，目标区域与直线上的下一个相邻目标区域之间的距离为，根据下式（1）计算同一经线上相邻目标区域的中心点之间的距离：
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（1）其中，表示在直线上相邻目标区域的中心点之间的距离，表示目标区域在直线上的长度，表示目标区域与直线上的下一个相邻目标区域之间的距离，在同一个经向上，计算所有的相邻目标区域的中心点之间的距离，获取最小的中心点距离，记为，最小的相邻目标区域的中心点之间的距离即为对应的经向上最小的灰度变化周期。
31.s5、根据每条经线上相邻像素点之间的灰度差值得到该经线上的初始高亮边缘点，利用每条经线上相邻初始高亮边缘点之间的距离与最小灰度变化周期确定出该经线上的二次高亮边缘点；根据每条经线上的相邻二次高亮边缘点之间的距离筛选出异常距离，根据每个异常距离对应的二次高亮点坐标获取对应的经向的疑似子破洞区域的坐标区间，根据得到经向的疑似子破洞区域的坐标区间的方法得到每个纬向的疑似子破洞区域的坐标区间。
32.在直线上，目标区域中的像素点灰度变化很小，几乎为0，相邻目标区域之间的像素点的灰度变化很小，几乎为0，从目标区域到相邻目标区域之间，即从灰度值大的高亮点到灰度值小的低亮点，像素点的灰度变化大于0，且变化较大，从相邻目标区域之间到目标区域，即从灰度值小的低亮点到灰度值大的高亮点，像素点的灰度变化小于0；并且，在同一条经线上，目标区域的长度基本一致，相邻目标区域之间的距离基本一致，所以，在直线上，像素点的灰度变化具有近似周期性。
33.具体的，从左到右依次计算直线上相邻像素点的灰度差值，根据从高亮点到低
亮点的灰度变化设置变化阈值，当某两个相邻像素点的灰度差值，判断该相邻像素点中灰度值大的像素点为初始高亮边缘点，即高亮点集合在直线上的边缘点；获取直线上所有的初始高亮边缘点，对于完整的未发生破洞的经纱，每条经线上的相邻初始高亮边缘点是近似等间距的。
34.利用每条经线上相邻初始高亮边缘点之间的距离与最小灰度变化周期对初始高亮边缘点进行筛选，获取相邻初始高亮边缘点和之间的距离，当，此时的不是一个灰度变化周期，舍去当前的初始高亮边缘点，从上一个初始高亮边缘点重新计算相邻初始高亮边缘点之间的距离，根据舍去初始高亮边缘点的方法舍去所有不符合要求的初始高亮边缘点，将留下的初始高亮边缘点记为二次高亮边缘点。
35.根据下式（2）计算每个经向上二次高亮边缘点灰度变化的近似周期：
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（2）其中，表示经线上二次高亮边缘点的数量；表示该经线上相邻二次高亮边缘点之间的距离，表示经向该上二次高亮边缘点灰度变化的近似周期；每条经线上相邻二次高亮边缘点之间的距离并不是完全相等的，具有一定浮动，浮动大小可以用相邻二次高亮边缘点之间的距离的标准差表示，根据下式（3）计算每条经线上相邻二次高亮边缘点之间的距离的标准差：
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（3）其中，表示经线上相邻二次高亮边缘点之间的距离的标准差；表示经线上二次高亮边缘点的数量；表示该经线上相邻二次高亮边缘点之间的距离；表示经向该上二次高亮边缘点灰度变化的近似周期；越大，表示该经线上相邻二次高亮边缘点之间的距离浮动越大。基于经线上的像素点的灰度变化的近似周期性，对获得的相邻二次高亮边缘点之间的距离进行处理，筛选出过大的相邻二次高亮边缘点之间的距离，记为异常距离，将筛选出来的对应的二次高亮边缘点的坐标的横坐标区间作为经向的可能存在破洞的位置，即经向的疑似子破洞区域，根据下式（a）计算每个经向的疑似子破洞区域：
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（a）其中，表示经向的疑似子破洞区域；表示相邻二次高亮边缘点之间的异常距
离；表示该疑似子破洞区域所在经线上的二次高亮边缘点灰度变化的近似周期；表示该疑似子破洞区域所在经线上的相邻二次高亮边缘点之间的距离的标准差；表示相邻二次高亮边缘点之间的距离可容许的浮动值，因为在该经向不存在破洞的情况下，的值服从正态分布，所以在的范围内的这99.73%的值，都属于正常的浮动范围；当该经向存在破洞区域时，该经线上的相邻二次高亮边缘点之间的距离均值就会变大，的值也会变大，所以的范围变大，可以认为此时的的范围包括了所有属于正常的浮动范围的，则大于正常浮动范围的中就会有疑似子破洞区域。
36.获取每条经线上相邻二次高亮边缘点之间的异常距离对应的二次高亮边缘点的坐标区间，即得到的经向的疑似子破洞区域的对应的坐标区间为到之间。
37.分析待检测纺织物的灰度图像中纬向的灰度变化，根据得到经向的疑似子破洞区域的方法获取纬向的疑似子破洞区域的坐标区间为到之间。
38.s6、结合每个经向的疑似子破洞区域的坐标区间和纬向的疑似子破洞区域的坐标区间得到灰度图像中的子破洞区域的坐标区间，根据每个子破洞区域的坐标区间得到完整破洞区域。
39.根据经向与纬向可能存在破洞的位置，即疑似子破洞区域的坐标区间判断待检测纺织物表面的破洞区域。经向疑似子破洞区域的坐标区间为到之间,因为和处于同一经向，所以纵坐标与的差值极小，近似相等，与的均值可以表示当前疑似子破洞区域的纵坐标；纬向疑似子破洞区域的坐标区间为到，因为和处于同一纬向，所以横坐标与的差值极小，近似相等，与的均值可以表示当前疑似子破洞区域的横坐标。所以，当经向和纬向的疑似子破洞区域的坐标区间具有一致性时，判断该坐标区间存在子破洞区域。
40.具体的，s61、获取经向疑似子破洞区域的横坐标区间为，纵坐标为；获取纬向疑似子破洞区域的纵坐标区间为，横坐标为；结合经向和纬向的疑似子破洞区域的坐标区间，判断当前位置是否存在破洞区域，当经向和纬向的疑似子破洞区域的坐标区间的关系：，如果两个坐标区间有交集，即同时满足以及，则判断当前坐标区
间，为子破洞区域的坐标区间。
41.s62、为准确获得完整破洞区域的坐标区间，需要分析子破洞区域的坐标区间的交集；将在步骤s61中得到的子破洞区域分为经向和纬向考虑，获取每个经向的子破洞区域的坐标区间，对相邻两个经向的子破洞区域的横坐标区间进行分析，判断横坐标区间是否存在交集，进而分析两个子破洞区域是否为同一完整破洞区域。
42.获取的某个经向的子破洞区域的横坐标区间为，和该经向相邻的经向的子破洞区域的横坐标区间为，两者的横坐标区间如果重合，则两个横坐标区间对应的子破洞区域属于同一完整破洞区域，，其中表示相邻两个经向的子破洞区域的横坐标区间的交集，即两区间的重合部分，当时，判断当前两个子破洞区域属于同一完整破洞区域。同理得到所有相邻经向属于同一完整破洞区域的子破洞区域以及该子破洞区域的横坐标区间，同理得到所有相邻纬向属于同一完整破洞区域的子破洞区域以及该子破洞区域的纵坐标区间。
43.至此得到了同一完整破洞区域在经向的所有子破洞区域的横坐标区间的集合和纬向的所有子破洞区域的纵坐标区间的集合，提取同一完整破洞区域的横坐标区间的集合中的最大值和最小值，提取同一完整破洞区域的纵坐标区间的集合中的最大值和最小值，则该完整破洞区域的坐标区间为横坐标，纵坐标；即该完整破洞区域位于过垂直于横轴的直线、过垂直于横轴的直线、过垂直于纵轴的直线、以及过垂直于纵轴的直线所构成的矩形框内。
44.综上所述，本发明提供一种纺织品质量检测方法，通过待检测纺织物的灰度图像中像素点的灰度值确定目标区域，根据目标区域确定经线和纬线，通过经线和纬线上的目标区域的长度和距离确定最小灰度变化周期，从而达到了确定自适应灰度变化周期的目的，使得该方法的适用范围更广，本发明还去除了同一经线上距离小于最小灰度变化周期的相邻初始高亮边缘点中的后一个初始高亮边缘点，即消除了噪声点的影响，使得检测结果更准确，同时可以根据子破洞区域的坐标区间实现对完整破洞区域的准确定位。
45.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。