(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 202211248892.8 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 南通富兰妮纺织品有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区二甲镇 进东村 (72)发明人 姜照标　 (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 7/136(2017.01) G06T 5/40(2006.01) (54)发明名称 一种纺织品经纬缺陷检测方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种纺织品经纬缺陷检测方法， 该方法采集纺织品 图像得到对应的纺织品灰度图； 获取纺织品灰度 图的灰度直方图， 对灰度直方图进行灰度级划 分， 得到多个灰度级； 获取每个灰度级的灰度级 图像； 根据灰度级图像中灰度值非零的像素点的 坐标分别获取每行的异常程度和每列的异常程 度， 由异常程度分别计算每个像素点的异常值； 根据异常值计算每个灰度级图像对应灰度级的 拉伸系数； 利用拉伸系数对灰度直方图进行自适 应均衡化， 得到增强纺织品图像； 对增强纺织品 图像进行缺陷检测， 得到缺陷区域。 本发明提高 了纺织品经纬缺陷检测的准确性。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 115311303 A 2022.11.08 CN 115311303 A 1.一种纺织品经纬缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集纺织品图像得到对应的纺织品灰度图； 获取纺织品灰度图的灰度直方图， 对灰度直方图进行灰度级划分， 得到多个灰度级； 将 纺织品灰度图中当前灰度级对应的像素点的灰度值为1， 其他像素点的灰度值为0， 得到当 前灰度级对应的灰度级图像； 获取 所有灰度级的灰度级图像； 对于当前灰度级图像， 将每行中灰度值非零的像素点的纵坐标组成一个序列， 并统计 每行中灰度值非零的像素点的数量， 得到数量均值， 将每行对应的数量与数量均值的差值 绝对值作为对应行的分布异常程度； 计算序列中任意两个元素的差值， 得到差值序列， 获取 差值序列的方差， 基于方差得到对应行 的位置异常程度； 对每行 的分布异常程度和 位置异 常程度进行加权求和得到对应行的异常程度； 获取当前灰度级图像中每列的异常程度， 根据当前灰度级图像中每行的异常程度和每 列的异常程度分别计算每个像素点的异常值； 统计每种异常值对应的像素点数量， 获取每 种异常值与对应像素点数量的乘积， 对乘积进行累加得到 当前灰度级图像对应灰度级的拉 伸系数； 获取每个灰度级的拉伸系数， 根据拉伸系数对灰度直方图进行自适应均衡化， 得到增 强纺织品图像； 对增强纺织品图像进行缺陷检测， 得到缺陷区域。 2.如权利要求1所述的一种纺织品经纬缺陷检测方法， 其特征在于， 所述位置异常程度 的计算公式为： 其中， 为位置异常程度； 为以自然数e为底数的指数函数； 为方差函数； 为差 值序列。 3.如权利要求1所述的一种纺织品经纬缺陷检测方法， 其特征在于， 所述异常值的获取 方法， 包括： 其中， 为异常值； 表示第x行的异常程度， 表示第y行的异常程度， 为行影响权 重， 为列影响权 重。 4.如权利要求1所述的一种纺织品经纬缺陷检测方法， 其特征在于， 所述每列的异常程 度的获取 方法， 包括： 将每列中灰度值非零的像素点的横坐标组成一个序列， 并统计每列中灰度值非零的像 素点的数量， 得到数量均值， 将每列对应的数量与数量均值的差值绝对值作为对应列的分 布异常程度； 计算序列中任意两个元素 的差值， 得到差值序列， 获取差值序列的方差， 基于 方差得到对应列的位置异常程度； 对每列的分布异常程度和位置异常程度进 行加权求和得 到对应列的异常程度。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115311303 A 2一种纺织品 经纬缺陷检测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及数据处 理技术领域， 具体涉及一种纺织品经纬缺陷检测方法。 背景技术 [0002]在纺织品生产过程中， 由于设定条件不当、 设备故障、 人员疏忽等均 会产生各种缺 陷， 其中， 断经、 断维、 跳经、 跳维等缺陷由于缺陷处与正常颜色相近， 不易检测， 而这些缺陷 由于已经对产品外观造成影响， 均被客户所不能接受。 [0003]现有技术先对图像进行增强后再检测缺陷时， 由于图像增强算法对变换系数的选 取要求过高， 变换系数 过大， 会导致图像部分信息 丢失， 变化系数 过小， 达不到增强的效果。 发明内容 [0004]为了解决上述技术问题， 本发明的目的在于提供一种纺织品经纬缺陷检测方法， 所采用的技 术方案具体如下： 采集纺织品图像得到对应的纺织品灰度图； 获取纺织品灰度图的灰度直方 图， 对灰度直方图进行灰度级划 分， 得到多个灰度 级； 将纺织品灰度图中当前灰度级对应的像素点的灰度值为 1， 其他像素点的灰度值为0， 得 到当前灰度级对应的灰度级图像； 获取 所有灰度级的灰度级图像； 对于当前灰度级图像， 将每行中灰度值非零的像素点的纵坐标组成一个序列， 并 统计每行中灰度值非零的像素点的数量， 得到数量均值， 将每行对应的数量与数量均值的 差值绝对值作为对应行的分布异常程度； 计算序列中任意两个元素的差值， 得到差值序列， 获取差值序列的方差， 基于方差得到对应行 的位置异常程度； 对每行 的分布异常程度和位 置异常程度进行加权求和得到对应行的异常程度； 获取当前灰度级图像中每列的异常程度， 根据当前灰度级图像中每行的异常程度 和每列的异常程度分别计算每个像素点的异常值； 统计每种异常值对应的像素点数量， 获 取每种异常值与对应像素点数量的乘积， 对乘积进行累加得到 当前灰度级图像对应灰度级 的拉伸系数； 获取每个灰度级的拉伸系数， 根据拉伸系数对灰度直方 图进行自适应均衡化， 得 到增强纺织品图像； 对增强纺织品图像进行缺陷检测， 得到缺陷区域。 [0005]进一步的， 所述 位置异常程度的计算公式为： 其中， 为位置异常程度； 为以自然数e为底数的指数函数； 为方差函数； 为差值序列。 [0006]进一步的， 所述异常值的获取 方法， 包括： 其中， 为异常值； 表示第x行的异常程度， 表示第y行的异常程度， 为行影说　明　书 1/5 页 3 CN 115311303 A 3