一种基于机器视觉的织物纬密度测量新方法

摘要

本发明涉及一种采用空域和频域相结合的基于机器视觉的织物纬密度测量的方法，其包括织物图像在空域的预处理、空域和频域结合提取织物纬线的纹理基元、织物纬密度的空域初步计算、织物纬密度的频域精确计算。利用空域与频域结合的处理方法，提高了纬密度的检测精度，成倍的削减空域处理中的数据量，提高了处理速度。在织物品种类型、尺寸大小、纬密度大小不同的情况下，自动快速、精确测量织物的纬密度。此方法具有检测效率高、适用性强、准确性高的特点。

主权项

1.一种基于机器视觉的织物纬密度测量新方法，其包括：织物图像在空域的预处理、织物纬线的纹理基元提取、织物纬密度的初步计算、织物纬密度的精确计算；其特征在于，所述基于机器视觉的织物纬密度测量方法包括如下步骤：步骤1  采用均值滤波与矫正相结合的方法对织物图像进行预处理，在采集大小为W×H像素点组成、视场测量范围为Lcm×Mcm的织物图像上，对于原始图像(i,j)，首先生成尺寸为r×c的均值滤波器掩码M(i,j)=，并将所述滤波器掩码M(i,j)代入预处理计算式(i,j)=round(127-M(i,j)*K+(i,j))中，进行低通滤波预处理，得到预处理后的织物图像(i,j)，其中，K为矫正系数，用来矫正图像整体亮度，其值根据均值滤波掩码尺寸而变化;步骤2  从织物预处理图像中提取织物纬线的纹理基元，首先，采用频域与空域相结合的方法，根据频域图像与其复共轭之乘积的傅里叶逆变换即为对应的空域图像的自相关函数，获取织物图像的空域自相关图像(m,n)；然后从所述自相关图像中搜索灰度局部极大值，获得代表织物纱线基元的空间分布，从而提取织物纬线的纹理基元;步骤3  织物纬密度的初步计算，将所提取的纹理基元进行形态学膨胀、提取区域骨架并进行直线拟合，获取织物纬线并计算平均纬斜角，据此初步计算纬线间的平均线距和纬线平均线宽，从而得到粗略的织物纬密度值=H/(+) (根/Mcm) ;步骤4  织物纬密度的精确计算，对所述预处理后的织物图像进行傅里叶变换，得到织物的频域图像；计算预处理后织物图像的功率谱，获得功率谱中心坐标(,)；根据步骤3计算所得的织物纬线平均纬斜角和初步的纬密度值，快速计算并定位一个半径为r个像素、中心为(,)的包含纬线峰值点的圆形小区域在此小区域内计算灰度值重心，即精确定位亚像素级的峰值点位置为(R,C)；计算峰值点位置(R,C)与图像功率谱中心(,)连线的倾斜角，即获得精确的纬线纬斜角；计算峰值点位置(R,C)与功率谱中心(,)的距离=(根/Mcm) ，换算成织物的精确纬密度值=10/M(根/Mcm)。