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申请/专利权人：南通双跃纺织有限公司

摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种基于图像处理的纺织缺陷检测方法。该方法包括：获取纺织品表面的灰度图像，将灰度图像划分为图像块，根据图像块内像素点的灰度分布，确定灰度聚集程度；确定待测块和邻域块；根据梯度方向确定待测块的缺陷延伸方向；根据灰度聚集程度确定延伸参数；根据待测块和其他图像块的灰度差异，确定随机性参数；结合延伸参数和随机性参数确定缺陷概率；根据缺陷概率进行筛选，得到缺陷块，根据所有缺陷块中像素点的灰度值，确定二值化图像，根据二值化图像进行缺陷检测，得到检测结果。本发明结合纺织品表面缺陷纹理和正常纹理的差异化特征，对缺陷区域进行有效分析，提升缺陷检测的准确性与可靠性。

主权项：1.一种基于图像处理的纺织缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取纺织品表面的灰度图像，将所述灰度图像划分为预设大小的图像块，根据每一图像块内像素点在对应预设第一邻域范围内的灰度分布，确定所述图像块的灰度聚集程度，其中，预设第一邻域范围，为进行灰度聚集程度分析时的邻域范围；将任一图像块作为待测块，所述待测块在预设第二邻域范围内的其他图像块作为邻域块；根据所述待测块中所有像素点的梯度方向确定所述待测块的缺陷延伸方向；根据所述待测块的灰度聚集程度分别与所述缺陷延伸方向上的邻域块和所有邻域块的灰度聚集程度的差异，确定所述待测块的延伸参数，其中，预设第二邻域范围，为待测块在进行局部纹理分析时所对应的范围；根据所述待测块和除所述待测块之外其他所有图像块中像素点的灰度值差异，确定所述待测块的随机性参数；根据所述待测块的延伸参数和所述待测块的随机性参数，确定所述待测块的缺陷概率；根据每一图像块的缺陷概率对所有图像块进行筛选，得到缺陷块，根据所有所述缺陷块中像素点的灰度值，对所述灰度图像进行二值化分析，得到二值化图像，根据所述二值化图像进行缺陷检测，得到检测结果；所述根据所述待测块中所有像素点的梯度方向确定所述待测块的缺陷延伸方向，包括：构建二维角度坐标系，确定所述待测块中每一像素点的梯度方向所对应的角度值；计算所述待测块中所有像素点的梯度方向所对应角度值的均值，将该均值所对应的方向的任一垂直方向作为所述待测块的缺陷延伸方向；所述根据所述待测块的灰度聚集程度分别与所述缺陷延伸方向上的邻域块和所有邻域块的灰度聚集程度的差异，确定所述待测块的延伸参数，包括：计算所述待测块的灰度聚集程度分别与每一邻域块的灰度聚集程度的差值绝对值，得到邻域聚集差异；将所述缺陷延伸方向上的邻域块所对应的邻域聚集差异作为延伸聚集差异；根据所有邻域聚集差异和延伸聚集差异，确定所述待测块的延伸参数；所述根据所有邻域聚集差异和延伸聚集差异，确定所述待测块的延伸参数，包括：计算所述延伸聚集差异的均值作为延伸均值；将所述延伸均值作为分子，所述邻域聚集差异的最大值作为分母，计算得到延伸指标；对所述延伸指标进行负相关映射并归一化处理，得到所述待测块的延伸参数；所述根据所述待测块和除所述待测块之外其他所有图像块中像素点的灰度值差异，确定所述待测块的随机性参数，包括：计算每一图像块中所有像素点的灰度值均值，得到对应图像块的块灰度指标；基于均方差公式，计算所述待测块的块灰度指标分别与除所述待测块之外其他所有图像块的块灰度指标的均方差，得到所述待测块的块灰度离散系数；对所述待测块的块灰度离散系数进行归一化得到所述待测块的随机性参数；所述待测块的延伸参数与所述待测块的缺陷概率呈正相关关系，所述待测块的随机性参数与所述待测块的缺陷概率呈正相关关系，所述缺陷概率的取值为归一化后的数值。

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