(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 202211254987.0 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 南通迅鹰纺织品有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区二甲镇 袁南居工业园区45组 (72)发明人 朱云峰　 (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 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 20/70(2022.01) (54)发明名称 布匹毛刺缺陷检测方法 (57)摘要 本发明涉及布匹缺陷检测技术领域， 具体涉 及一种布匹毛刺缺陷检测方法。 该方法包括： 获 得判断度； 基于判断度将像素点 分为单像素噪点 和疑似噪点； 将灰度图分为多个不同的子区域， 其中每个子区域的背景灰度值不同； 获得每个子 区域的背景灰度特征值； 基于背景灰度特征值得 到判断范围， 基于疑似噪点十六邻域内灰度值在 判断范围内的像素点的数量判断疑似噪点为多 像素噪点或者有用信息点； 分别获取单像素噪 点、 多像素噪点和有用信息点对应的优化结构 元； 利用不同的优化结构元对灰度图进行处理得 到去除噪点的灰度图； 基于去除噪点的灰度图得 到布匹的毛刺缺陷。 本发明能够准确快速检测布 匹中的毛刺缺陷。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115330795 A 2022.11.11 CN 115330795 A 1.一种布匹毛刺缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取布匹表面的灰度图， 并利用语义分割对灰度图处 理获得布匹的浅色区； 基于浅色区中每个像素邻域内像素点灰度值的方差， 和每个像素点的灰度值与其邻域 像素点灰度平均值的差值获得判断度； 基于判断度将像素点分为单像素噪点和疑似噪点； 将灰度图分为多个不同的子区域， 其中每个子区域的背景灰度值不同； 获得每个子区域的 背景灰度特征值； 基于背景灰度特征值得到判断范围， 基于疑似噪点十六邻域内灰度值在 判断范围内的像素点的数量判断疑似噪点 为多像素噪点或者有用信息点； 分别获取单像素噪点、 多像素噪点和有用信息点对应的优化结构元； 利用不同的优化 结构元对灰度图进行 处理得到去除噪点的灰度图； 基于去除噪点的灰度图得到布匹的毛刺 缺陷。 2.根据权利要求1所述的一种布匹毛刺缺陷检测方法， 其特征在于， 所述利用语义分割 对灰度图处理获得布匹的浅色区包括： 构建语义分割网络； 训练语义分割网络的数据集为 灰度图中所有不同背 景灰度区域的数据集； 标签为n类， 表示n个不同背 景色区域； 对灰度图 所有像素点进行人工标注； 不同背景色区域像素点值标注为不同的值； 语义分割的loss函 数为交叉熵损失函数。 3.根据权利要求1所述的一种布匹毛刺缺陷检测方法， 其特 征在于， 所述判断度为： 其中， Sd为像素点的判断度， 为一个像素点八邻域内第i个像素点的灰度值， h表示该 像素点灰度值； 表示该像素点八邻域内像素点的灰度值的方差 。 4.根据权利要求1所述的一种布匹毛刺缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基于判断度将 像素点分为单像素噪点和疑似噪点包括： 设定判断阈值， 当判断度小于判断阈值时， 像素点 为单像素噪点； 当判断度大于等于判断阈值时， 像素点 为疑似噪点。 5.根据权利要求1所述的一种布匹毛刺缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基于背景灰度 特征值得到判断范围， 基于 疑似噪点十六邻域内灰度值在判断范围内的像素点的数量判断 疑似噪点为多像素噪点或者有用信息点包括： 获得每个子区域的灰度直方图， 灰度直方图 中最大频数对应的灰度 值为子区域的背景灰度特征值； 第i子区域的背景灰度特征值 ， 则 第i个子区域的判断范围为 ； 对于第i个子区域， 获得一个疑似噪点十六邻域 内灰度值在判断范围内的像素点的数量 ， 若 等于0、 1或3， 则该疑似噪点为多像素噪 点； 若 等于2， 且两个像素点不在一条直线上， 则该疑似噪点为多像素噪点， 多两个像素 点在一条直线 上， 统计疑似噪点八邻域内不在该直线 上的像素点中灰度值不等于背景灰度 特征值 的像素点的数量 ， 若 小于等于1， 则该疑似噪点为线性信息点， 否则为多像素 噪点； 若 大于等于4， 则该多像素噪点为块状信息点； 其中有用信息点包括线性信息点和权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330795 A 2块状信息点。 6.根据权利要求1所述的一种布匹毛刺缺陷检测方法， 其特征在于， 所述分别获取单像 素噪点、 多像素噪点和有用信息点对应的优化结构元包括： 每个单像素噪点对应的结构元中心点的灰度值为每个单像素噪点八邻域内像素点的 灰度值； 每个多像素噪点对应的结构元中心 点的灰度值为每个单像素噪点八邻域内灰度值 最近接背景灰度值的像素点的灰度值； 有用信息点分为线性信息点和块状信息点， 其中线 性信息点对应的结构元中心点的灰度值为线性信息点八邻域内灰度值与背景灰度值差别 最大的像素点的灰度值； 块状信息点对应的结构元中心 点的灰度值为线性信息点八邻域内 灰度值的平均值。 7.根据权利要求1所述的一种布匹毛刺缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基于去除噪点 的灰度图得到布匹的毛刺缺陷包括： 对去除噪点的灰度图进 行边缘检测得到布匹的毛刺缺 陷。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330795 A 3