(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211246853.4 (22)申请日 2022.10.12 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115311299 A (43)申请公布日 2022.11.08 (73)专利权人 如皋市金轶纺织有限公司 地址 226500 江苏省南 通市如皋市白蒲 镇 月旦社区居 委会25组 (72)发明人 刘洪林　 (74)专利代理 机构 北京汇信合知识产权代理有 限公司 1 1335 专利代理师 霍正利 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01)G06T 7/90(2017.01) G06V 10/75(2022.01) G01N 21/88(2006.01) 审查员 任俊鹏 (54)发明名称 一种基于多光源角度的纺织品染色异常检 测方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于多光源角度的纺织品 染色异常检测方法； 获取纺织品在不同光源角度 下的图像； 获取图像中各像素点的描述向量； 设 定模板图像， 获取模板图像中各像素点的模板描 述向量， 任意选取一张图像， 将模板图像作为滑 窗对该图像进行滑窗匹配， 根据描述向量与模板 描述向量， 获取图像中各初始异常区域； 任意选 取一初始异常区域， 将各图像中与该初始异常区 域位置对应的区域记为验证异常区域； 计算任意 两验证异常区域中对应像素点描述向量的差异 值； 获取该初始异常区域中各像素点的颜色变化 程度； 根据颜色变化程度获取初始异常区域中各 像素点的新描述向量； 根据新描述向量完成对纺 织品染色异常的检测。 本发明能准确检测到纺织 品的染色异常区域。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115311299 B 2022.12.27 CN 115311299 B 1.一种基于多光源角度的纺织品染色异常检测方法， 其特征在于， 该方法包括以下步 骤： 获取纺织品在不同光源角度对应的图像； 计算所述图像中各像素点的色差检测值； 根据所述色差检测值获取 各像素点的描述向量； 设定模板图像， 获取模板图像上 各像素点的模板描述向量； 任意选取一张图像， 将所述模板 图像作为滑窗对该图像进行滑窗匹配， 根据所述描述 向量与模板描述向量， 计算当前滑窗区域与模板图像的匹配度； 根据所述匹配度， 判断当前 滑窗区域是否为初始 异常区域， 进 而获取该图像中各初始 异常区域； 任意选取一个初始异常区域， 获取各图像中与该初始异常区域位置对应的区域， 将其 记为验证异常区域； 计算任意两验证异常区域中对应像素点描述向量的差异值； 根据所述 差异值获取 该初始异常区域中对应 像素点的颜色变化 程度； 所述颜色变化 程度为： 其中， 为初始异常区域的像素点i的颜色变化程度， 为光源角度的总个数， 为像素点 i在第j个光源角度下与在第j+1个光源角度下对应描述向量的差异度的概 率； 式中， ， 式中， 为像素点i在第j个光源角度下的描述向 量， 为像素点i在第j +1个光源角度下的描述向量； 为描述向量 与描述 向量 的差异值； 基于所述颜色变化程度， 计算初始异常区域中各像素点的新描述向量； 并根据新描述 向量与模板描述向量， 计算初始 异常区域与模板图像的匹配度； 根据匹配度， 判断所述各初始异常区域是否为异常区域， 完成对纺织品染色异常的检 测； 所述描述向量包括色差梯度幅值、 色差梯度 方向、 横坐标值和纵坐标值 四个描述因素， 其中， 色差梯度幅值和色差梯度方向通过色差检测值获取； 所述模板描述向量同样包括色 差梯度幅值、 色差梯度方向、 横坐标值和纵坐标值四个描述因素。 2.根据权利要求1所述的一种基于多光源角度的纺织品染色异常检测方法， 其特征在 于， 所述色差检测值 根据像素点在H通道、 S通道以及V通道上的值获取。 3.根据权利要求1所述的一种基于多光源角度的纺织品染色异常检测方法， 其特征在 于， 所述各初始异常区域的获取方法为： 比较所述匹配度与匹配阈值的大小， 当 匹配度小于 匹配阈值时， 则将对应滑窗 区域判断为初始 异常区域。 4.根据权利要求1所述的一种基于多光源角度的纺织品染色异常检测方法， 其特征在 于，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311299 B 2所述新描述向量的获取方法为： 计算初始异常区域中像素点描述向量的描述因素与模 板图像上对应像素点模板描述向量的描述因素的差值， 得到所述颜色变化程度与所述差值 的乘积， 计算所述乘积与模板描述向量对应描述因素 的和， 得到新描述向量对应的描述因 素。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311299 B 3