(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211255811.7 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 南通舒芯居纺织品有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区金新 街 道锦绣路9 99号一号楼四楼 (72)发明人 曹琪　 (74)专利代理 机构 武汉世跃专利代理事务所 (普通合伙) 42273 专利代理师 万仲达 (51)Int.Cl. G06T 7/13(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 一种生丝颣节的机 器视觉检测方法 (57)摘要 本发明涉及生丝颣节检测技术领域， 具体涉 及一种生丝颣节的机器视觉检测方法。 方法包 括： 获取待检测的生丝二值化图像； 对待检测的 生丝二值化图像进行边缘检测， 得到边缘图像； 对边缘图像进行Hough直线检测， 得到Hough直 线； 根据Hough直线， 得到中心直线； 根据中心直 线， 得到边缘图像上的各特征像素点； 根据特征 像素点， 得到繁杂程度和横纵比特征； 根据横纵 比特征和繁杂程度， 得到特征向量； 将特征向量 输入到训练好的分类器， 得到待检测的生丝类 型。 本发明能够提高对生丝颣节进行分类识别的 准确性。 权利要求书2页 说明书6页 附图8页 CN 115330827 A 2022.11.11 CN 115330827 A 1.一种生丝颣节的机器视 觉检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括如下步骤： 获取待检测的生丝二 值化图像； 对待检测的生丝二 值化图像进行边 缘检测， 得到边 缘图像； 对边缘图像进行Hough直线检测， 得到 Hough直线； 根据Hough直线， 得到中心直线； 根据中心直线， 得到边缘图像上的各特征像素点； 根据特征像素点， 得到繁杂程度和横 纵比特征； 根据横纵比特 征和繁杂程度， 得到特 征向量； 将特征向量输入到训练好的分类 器， 得到待检测的生丝类型。 2.如权利要求1所述的一种生丝颣节的机器视觉检测方法， 其特征在于， Hough直线包 括生丝左侧的Hough直线和生丝右侧的Hough直线。 3.如权利要求2所述的一种生丝颣节的机器视觉检测方法， 其特征在于， 根据如下公式 得到中心直线： 为中心直线， 为生丝左侧的H ough直线的斜率， 生丝右侧的Hough直线的斜率， 为 自变量， 为生丝左侧的Hough直线的截距， 为生丝左侧的Hough直线的截距。 4.如权利要求1所述的一种生丝颣节的机器视觉检测方法， 其特征在于， 根据中心直 线， 得到边 缘图像上的各 特征像素点的方法， 包括： 对于边缘图像 中的任一行： 将在中心直线左侧的该行上的各像素点中与中心直线距 离最远的像素点记为特征像素点， 将在中心 直线右侧的该行上的各像素点中与中心 直线距 离最远的像素点记为特征像素点， 将在中心 直线左侧的该行上的各像素点中与中心 直线距 离最近的像素点记为特征像素点， 将在中心 直线右侧的该行上的各像素点中与中心 直线距 离最近的像素点记为特 征像素点。 5.如权利要求1所述的一种生丝颣节的机器视觉检测方法， 其特征在于， 根据 特征像素 点， 得到繁杂程度和横纵比特 征的方法， 包括： 统计边缘图像上除特 征像素点之外的其它像素点的数量； 根据如下公式计算繁杂程度： 其中， 为繁杂程度， 为边缘图像上除特征像素点之外的其它像素点的数量， 为在 中心直线的不同行的垂直线中左侧的像素点大于等于2的部分， 为在中心直线的不同行 的垂直线中右侧的像素点大于等于2的部分。 6.如权利要求5所述的一种生丝颣节的机器视觉检测方法， 其特征在于， 得到横纵比特 征的方法， 包括： 根据如下公式横纵比特 征 ：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330827 A 2其中 为横纵比特征， 、 、 分别为在中心直线的不同行的垂直线中 左侧的像素点大于等于2的部 分以及在中心 直线的不同行的垂 直线中右侧的像素点大于等 于2的部分中的最大横坐标值、 最小横坐标值， 最大纵坐标值以及最小纵坐标值。 7.如权利要求1所述的一种生丝颣节的机器视觉检测方法， 其特征在于， 根据横纵比特 征和繁杂程度， 得到特 征向量的方法， 包括： 获取待检测的生丝二 值化图像的不变矩的七个特 征值； 基于提取的七个特 征值、 横纵比特 征和繁杂程度， 构建得到特 征向量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330827 A 3