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摘要：本发明涉及纺织品缺陷检测技术领域，具体为一种基于机器视觉的袜子瑕疵检测方法及系统，首先，通过构建多阶段区域分割算法，分别将待检测袜子图像和对应的无瑕疵袜子图像分割成多个区域，得到待检测区域集合和无瑕疵区域集合；然后，分别提取待检测区域集合和无瑕疵区域集合中每个区域的织物结构形状，得到每个区域的待检测织物结构形状集合和标准织物结构形状模型；接着，通过计算区域中每个待检测织物结构形状与对应的标准织物结构形状模型之间的形状差异，检测瑕疵点；最后，将所有区域的瑕疵点检测结果进行整合，得到袜子瑕疵检测结果。本发明能够在袜子织物结构多样的背景下有效提升瑕疵检测的精度和可靠性。
主权项：1.一种基于机器视觉的袜子瑕疵检测方法，其特征在于，包括：采集待检测袜子图像和对应的无瑕疵袜子图像并进行预处理；构建多阶段区域分割算法，分别处理所述待检测袜子图像和所述无瑕疵袜子图像得到待检测区域集合和无瑕疵区域集合；所述多阶段区域分割算法包括：构建能量函数得到初始区域集合；根据所述初始区域集合，构建基于织物结构相似度区域自适应生长算法，得到织物结构一致性区域集合；根据所述织物结构一致性区域集合得到区域分割结果；提取所述待检测区域集合中每个区域的织物结构形状，得到每个区域的待检测织物结构形状集合；所述织物结构形状为袜子中纱线交织形成的形状；提取所述无瑕疵区域集合中每个区域的所述织物结构形状，计算每个区域中的所有所述织物结构形状的均值得到每个区域的标准织物结构形状模型；对于所述待检测区域集合中的每个区域，计算所述待检测织物结构形状集合中每个待检测织物结构形状与对应的所述标准织物结构形状模型之间的形状差异，如果所述形状差异超过了差异阈值，则将所述待检测织物结构形状所在的位置标记为瑕疵点；将所有区域的检测结果进行整合，判断所述待检测袜子图像中是否存在瑕疵点，得到袜子瑕疵检测结果。
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