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申请/专利权人：南通沐沐兴晨纺织品有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种用于周期性花纹织物的缺陷检测方法。该方法获取每帧织物图像的频谱图像；根据频谱图像对角线上每个像素点的局部灰度变化信息获取频谱图像的全局灰度特征；基于织物花纹的周期性和一致性，根据图像采集时间和全局灰度特征计算每帧织物图像的灰度信息异常程度；基于灰度信息异常程度，由全局灰度特征来确认织物缺陷类型。基于频谱图像进行缺陷检测能够避免织物花纹周期性在空域上的差异，进而能够利用织物花纹的周期性和一致性检测织物的缺陷情况，这样能够解决背景建模的局限性，提高了缺陷检测的效率和检测结果的准确性。
主权项：1.一种基于周期性花纹织物的缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：基于时间序列采集多帧织物图像，将每帧所述织物图像转化成灰度图像，以获取所述灰度图像的频谱图像；利用最大类间阈值法将所述频谱图像简化为二值图像，以所述二值图像的中心点为原点获取其对角线中的任意一个半截对角线，分别以所述半截对角线上的每个像素点作为对应矩形区域的角点，根据矩形区域的边缘像素点的像素值分别获取所述半截对角线上每个像素点对应的局部灰度变化信息，由所述局部灰度变化信息得到所述二值图像的全局灰度特征；基于织物花纹的周期性和一致性，结合所有所述织物图像对应的采集时间获取每帧所述织物图像的花纹不规律程度，利用所有所述织物图像对应的所述全局灰度特征计算每帧所述织物图像对应所述全局灰度特征的离群程度；结合所述花纹不规律程度和所述离群程度获取对应所述织物图像的灰度信息异常程度；基于所述灰度信息异常程度，由所述全局灰度特征来确认织物缺陷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通沐沐兴晨纺织品有限公司 一种用于周期性花纹织物的缺陷检测方法
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