基于信息熵的噴水織機織物疵點檢測

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基于信息熵的噴水織機織物疵點檢測

摘要：為實現(xiàn)噴水織機織物上疵點的有效檢測及疵點準確定位，本文提出一種基于二維信息熵的特征顯著圖的疵點檢測方法。將待檢測織物圖像使用改進的同態(tài)濾波進行預處理，改善圖像因光照不均對疵點檢測產(chǎn)生的影響;利用圖像基元信息熵與圖像紋理的關系引入二維熵來反映圖像紋理的空間分布，計算每個重疊的圖像基元的信息熵，并把該熵值作為中心像素的灰度值，經(jīng)歸一化后生成一幅特征顯著圖;最后對顯著圖進行閾值分割得到疵點的輪廓，同時通過顯著圖得到徑向投影差分序列對織物圖像進行疵點判別。結果表明，本方法能夠有效地抑制織物中重復的紋理背景，突出疵點部分，實現(xiàn)疵點區(qū)域的準確定位。

關鍵詞：噴水織機;同態(tài)濾波;信息熵;特征顯著性;閾值分割;疵點檢測

中圖分類號：TS106.5;TP391.4文獻標志碼：A文章編號：10017003（2022）06007208

引用頁碼：061110

DOI：10.3969/j.issn.1001-7003.2022.06.010（篇序）

基金項目：國家自然科學基金項目（51805402）

作者簡介：柏順偉（1997），男，碩士研究生，研究方向為圖像處理和織物斷經(jīng)檢測。通信作者：沈丹峰，副教授，dfshen@。

噴水織機織物疵點的檢測是紡織品質量控制的研究熱點，數(shù)字圖像處理和機器視覺等現(xiàn)代技術被廣泛應用于織物疵點檢測[1]。噴水織物采用具有疏水性的化纖長絲為原料，織物風格以素色織物背景為主，在生產(chǎn)過程中環(huán)境的復雜性、生產(chǎn)材料的多樣性，同時疵點檢測系統(tǒng)要求較高的實時性，使噴水織物疵點檢測算法很難擁有較好的通用性。

疵點檢測已經(jīng)做了許多相關的研究，如基于統(tǒng)計學的方法[2]將圖像灰度、紋理特征的統(tǒng)計結果作為疵點檢測的分析依據(jù)，此類方法對于素色織物具有較好的效果，同時疵點的檢測易受統(tǒng)計量選擇的影響?；诨叶裙采仃嚨目臻g灰度統(tǒng)計的方法[3]就是直接對織物圖像的灰度統(tǒng)計，從灰度共生矩陣提取出不同的特征值，并將被檢測織物圖像的特征值與正?？椢飯D像的特征值進行比較。Zhu等[4]利用自相關函數(shù)和紋理特征的織物疵點檢測算法，該方法在共生矩陣上計算量大而且對細小的疵點校測效果不高?；贕abor濾波器的方法[5]利用紋理的頻譜特性，這種方法能夠有效地實現(xiàn)疵點檢測，但對于方格條紋色織物檢測效果不佳，同時對濾波器參數(shù)設定復雜。基于視覺顯著性[6]檢測法利用色織物紋理背景和疵點的差異性導致織物紋理周期性特征的顯著性變化實現(xiàn)疵點檢測，朱磊等[7]利用相似性度量函數(shù)進行顯著性檢測，此類方法對明顯的疵點檢測效果較好，對細微的疵點檢測效果欠佳，但對于光照不均的檢測對象易誤檢。近年來，提出的基于深度學習模型[8-9]檢測法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對疵點目標進行分類識別與檢測，在檢測速度和檢測精度上取得了不錯的效果，但是缺陷織物數(shù)據(jù)庫通常太小無法訓練出滿足生產(chǎn)要求的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，所以在實際工業(yè)生產(chǎn)中很少得到應用，實現(xiàn)過程難度較大。

上述方法都有著自身的特點，故針對噴水織機織物圖像易受光照不均的影響和疵點部分與背景區(qū)域對比度低的現(xiàn)象，本文提出了基于信息熵來描述疵點圖像的灰度級的變化，引入能夠反映圖像紋理空間分布特征的二維信息熵特征顯著圖檢測方法，利用特征顯著圖得到徑向投影序列來判斷疵點有無，同時對有疵點的顯著圖通過最大間類方差法進行閾值分割得到疵點的輪廓，從而實現(xiàn)對常見織物疵點的有效檢測。

1織物疵點檢測方法

本文提出的疵點檢測方法包括三個步驟：首先，對采集的織物圖像進行改進的同態(tài)濾波預處理;其次，基于二維信息熵計算圖像空間分布的特征顯著圖，通過得到的顯著圖的徑向差分投影序列判斷織物是否存在疵點;最后，對特征顯著圖進行閾值分割和形態(tài)學處理剔除異常點，得到疵點檢測結果。

1.1改進同態(tài)濾波圖像預處理

在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下的圖像采集過程中，一是噴水織機在生產(chǎn)過程中空氣的濕度大，二是光照系統(tǒng)在整個工作的電氣

環(huán)境下易受到各種干擾，使得采集圖像時因光照不均造成圖像的質量較差，給檢測帶來的難度較大，故本文通過同態(tài)濾波進行預處理來提高疵點檢測的準確率。

圖像在照明-反射模型中可以表示照明分量和反射分量的乘積形式：f（x，y）=r（x，y）×i（x，y）。其中反射分量r（x，y）包含了圖像細節(jié)，在頻譜上其能量集中于高頻段;而照明分量i（x，y）的變化緩慢包含圖像的背景部分，其能量集中低頻段[10]。通過減弱光照不均對疵點檢測帶來的影響以增強圖像的局部對比度。同態(tài)濾波的過程如圖1所示。

圖1中，lnf對圖像進行對數(shù)運算;FFT為快速傅里葉變換;H（U，V）表示濾波函數(shù)，通常采用巴特沃斯高通濾波器;IFFT反傅里葉變換;exp表示取指數(shù)運算。

傳統(tǒng)的濾波器因傳遞函數(shù)的參數(shù)太多，不易控制，需要調節(jié)大量的參數(shù)才能達到滿意的濾波效果。對于不同的織物圖像需要不同的高低頻增益及截止頻率，為了得到滿意的濾波效果同時減少調節(jié)參數(shù)獲得相似的濾波效果，本文提出了一種改進的同態(tài)濾波傳遞函數(shù)。

H（u，v）=a+b11+[D0/D（u，v）]2（1）

式中：D0為截止頻率半徑，D（u，v）為（u，v）到濾波中心的距離，低頻增加倍數(shù)a起主要作用，b為高頻增加倍數(shù)（取值1.5）;通過對低頻增加倍數(shù)a調整得到不同幅值的濾波器函數(shù)。46959EF9-4829-46A2-8694-6A6099C9A635

為尋找最優(yōu)低頻增加倍數(shù)的濾波器函數(shù)對圖像進行濾波處理，本文通過大量的實驗，利用濾波后圖像方差來確定最優(yōu)的參數(shù)值a?？椢飯D像的方差反映了灰度值的離散情況，當濾波后的圖像取得一個較大的方差時，就得到消除光照不均的濾波結果。在不同參數(shù)a得到的濾波函數(shù)濾波后圖像的方差曲線，如圖2所示，通過多項式擬合得到方差變化曲線，通過擬合曲線最大值得出a值，本文中a的取值為0.92，然后使用式傳遞函數(shù)對圖像進行同態(tài)濾波。

經(jīng)同態(tài)濾波的預處理得到織物結果，如圖3所示，處理后的織物圖像消除了光照不均的影響，有利于圖像疵點的識別。

1.2二維信息熵圖

1.2.1信息熵與織物疵點的關系

根據(jù)人的視覺對圖像織物疵點圖像判斷時，當織物圖像中的某一區(qū)域的灰度值變化大于周圍區(qū)域的變化時，該異常區(qū)域圖像更容易引起注意。Shannon[11]在信息論中使用信息熵來表示這種關系，圖像的信息熵如下式所示。

H=-∑L-1i=0P（Xi）log2P（Xi）（2）

式中：H為圖像的信息熵;Xi為每個像素的灰度值;P（Xi）是灰度為Xi的像素出現(xiàn)的概率;L為圖像中灰度級的數(shù)量。

噴水織物具有周期紋理的結構，使用信息熵描述圖像灰度級分布的不確定性和信息量的度量，對于正?？椢飯D像，紋理特征是均勻分布的，得到的圖像熵值較小。對于疵點圖像，圖像紋理特征的一致性被破壞，疵點處的像素灰度信息量增加，熵值增大。為了解決信息熵在整個圖像層次上的局限性，根據(jù)圖像空域濾波使用卷積核的卷積運算，本文提出在一維熵的基礎上引入了一種能反映圖像空間紋理信息分布特征的二維熵特征矩陣，并將特征提取的視野從整體轉到局部檢測的視野。

織物的組織是由經(jīng)紗和緯紗交替編織而成，在灰度分布角度下表現(xiàn)為紋理結構的周期性，是由多個重復單元組成[12]?？椢飯D像中紋理基本單元之間具備很強的相似性，使用信息熵作為紋理基本單元的紋理特征的統(tǒng)計形式用于計算，當出現(xiàn)瑕疵的時候，紋理基本單元中灰度值的一致性就會發(fā)生變化及灰度信息量增加，將圖像中的每個單元的熵值結果作為新的灰度值就可以構成二維熵特征矩陣。在預處理后的織物空間域上提取圖像的熵值，歸一化為特征矩陣，即得到特征顯著圖，進而從顯著圖中定位出疵點顯著性區(qū)域。

1.2.2二維信息熵圖的計算

為了得到與原圖像同樣大小的特征顯著圖，使用鏡像填充完成對圖像邊緣擴展;為了提高熵值的準確性和計算速度，對原圖像的灰度級L=256進行壓縮，以不同灰度級Li得到特征顯著圖與人工標注的疵點圖像之間的相似度關系，相似度越大顯著圖的計算結果越準確，結果如圖4所示。

由圖4可知，不同灰度級下的計算時間，取Li=16計算效率最高，相似度Si如下式所示。

Si=1-2f（x，y）-gi（x，y）2f（x，y）2+g（x，y）2（3）

式中：Si為壓縮灰度級為i與人工標注圖的相似度，X2為矩陣二范數(shù)，f（x，y）為人工疵點標注圖，g（x，y）疵點顯著圖。

在織物圖像中以點（x，y）為中心，對m×n像素區(qū)域大小的圖像使用一維熵的公式計算該點處的熵值，為了增大疵點區(qū)域與正常區(qū)域熵值的差異，將計算后的結果進行指數(shù)化。通過步長為2遍歷圖像中的像素點，計算出反應每個像素點周圍信息的熵值作為特征圖像相應位置的響應值，再對得到的顯著圖進行上采樣得到一幅與原圖像相同大小的二維熵圖。二維熵的計算方法如圖5所示，H（x，y）為圖像中點（x，y）核大小為3×3的熵值，其中3×3領域包含三個灰度級：1、2、3，即L為3。

1.2.3計算核的確定

二維信息熵圖對局部紋理信息描述的準確性取決于局部描述域的形狀和大小，即計算核尺寸。織物織造過程的主要疵點類型是徑向類疵點，即斷經(jīng)和斷緯。徑向疵點區(qū)域灰度值的分布特點是水平或豎直分布的特點，為了更加高效準確地對局部灰度信息量的統(tǒng)計，本文采用矩形核進行熵值提取。在局部信息熵的計算過程中，相比于方形核[13]，在斷經(jīng)或斷緯疵點區(qū)域矩形核更加符合疵點灰度值分布的特點，使得矩形核在計算熵值信息時可以包含更多的灰度級信息量，從而在徑向疵點的區(qū)域內相比于無疵點區(qū)域所得的疵點區(qū)域熵值更大，所得熵值特征圖的疵點區(qū)域更加顯著，有利于疵點區(qū)域的分割。

對一幅500×100的疵點圖像，如圖6（a）所示，分別按二維熵的計算方法得到如圖6（b）（c）所示的特征顯著圖。從特征圖中可知矩形核對疵點的局部區(qū)域描述得更加準確，所得疵點區(qū)域相比于背景區(qū)域具有更高的顯著性。為驗證這一點，通過對得到的特征圖按織物徑向做均值投影（式（4））得到圖6（d）所示的熵值投影圖。從熵值投影圖中可知，相比于方形的計算核，在疵點處通過矩形核計算出的熵值要高于方形核的計算值，故本文提出的矩形核對疵點單元的熵值更加顯著。

Gmean（i）=1N∑Nj=1G（i，j）（4）

式中：Gmean（i）為熵值經(jīng)向平均投影序列;G（i，j）為熵圖中像素點（i，j）處的熵值;i取值為1～M，j取值為1～N;M為圖像的寬度;N為圖像的高度。46959EF9-4829-46A2-8694-6A6099C9A635

為了提高局部信息熵對織物紋理信息描述的準確性，本文根據(jù)織物紋理結構的最小重復單元來確定計算核的大小，采用自相關函數(shù)來計算緯向重復單元的大小，自相關函數(shù)的周期大小即為紋理基本單元重復呈現(xiàn)出的周期。圖像緯向的自相關函數(shù)如下式所示。

Cx，0=1M×（N-x）∑N-xi=1∑Mj=1Gi，jGI+x，j1M×N∑Ni=1∑Mj=1G2i，j（5）

式中：Cx，0代表代表水平方向上的自相關函數(shù)值;Gi，j為圖像中（i，j）處灰度值。

織物緯向的自相關曲線是具有多個峰值和谷值的光滑曲線，兩個相鄰“峰”或“谷”間的距離為織物的周期，如圖7所示。圖7中，前四個極小值點的自相關值為125.5、125.4、125.6、125.6，其相應坐標值為0，7，14，21。相鄰極小值點的間距分別為7、7、7，從而得到緯向的周期Tx=7，即矩形核的寬為7，矩形核的長寬比為3︰2。

根據(jù)以上得出的結果，將大小和形狀為7×11的矩形計算核對疵點圖像每個像素點進行信息熵的特征提取。每個計算核得到的信息熵作為相應像素點的灰度值，對得到信息熵圖進行歸一化至[0，1]，再將歸一化后的圖像灰度級放大到[0，255]，得到一幅單通道的視覺顯著圖，如圖8所示，顯著圖中的每個像素點的值為局部信息熵值。從顯著圖可以看出，不僅能有效抑制反復出現(xiàn)的織物紋理這部分冗余信息，同時疵點信息得到了有效的保留，實現(xiàn)了疵點的有效檢測。

1.3疵點區(qū)域分割

為了將織物疵點區(qū)域從特征顯著圖中提取出來，需要對織物顯著圖進行閾值分割和形態(tài)學處理。本文采用最大類間方差法（QTSU）對得到的特征顯著圖進行閾值分割，同時對二值圖像進行形態(tài)學開運算，如圖9所示為二值圖像分割結果。

2實驗

本文實驗的圖像在車速為850r/min的HW8010型噴水織機（青島海佳機械有限公司）上利用U-300C面陣CCD相機（深圳邁視威科技有限公司）采集多種疵點圖像，為了清晰地展示出疵點區(qū)域的特征，將采集的70張（40幅疵點圖像和30幅正常圖像）圖像裁剪成大小為256像素×256像素的圖像。織物的背景花色為素色，樣本疵點類型包括斷經(jīng)、吊經(jīng)、經(jīng)縮、油污等常見的區(qū)域性疵點。本文的檢測算法在pycharm2022.2編譯器上實現(xiàn)，使用Python基于OpenCV開源視覺庫實現(xiàn)整個算法。實驗設備為主頻為2.50GHz的Intel（R）Core（TM）i5處理器和16GBRAM內存的win10操作系統(tǒng)計算機上進行。

3結果與分析

3.1疵點圖像準確性檢測

圖10為本文算法對采集的樣本中4組常見的織物疵點檢測結果。從圖10可以看出，本文算法能夠完整地從復雜背景紋理織物圖像中分割出完整連續(xù)的疵點區(qū)域，實現(xiàn)疵點的有效檢測。為進一步驗證該檢測方法所得到的疵點區(qū)域的準確性，使用二值圖像的疵點邊緣與織物原圖像進行與運算，得到圖10（d）所示疵點邊緣疊加圖，通過本文算法得出的特征顯著圖能夠準確地定位疵點的位置和形狀。

3.2疵點圖像有效性檢測

實際生產(chǎn)過程中得通過判斷當前檢測對象是否存在疵點讓織機停機。為驗證本文算法疵點檢測的有效性，對采集的不同光照條件下，包含斷經(jīng)、跳花、油污、斷頭疵、破洞五種常見類型的疵點織物圖像進行驗證。根據(jù)二維熵圖算法原則，無論織物圖像是正常圖像還是疵點圖像，其特征顯著圖都會存在顯著部分。正常圖像和疵點圖像的顯著圖如圖11所示，從生成的顯著圖中可以看出，斷經(jīng)疵點圖像生成的顯著圖中顯著區(qū)域為斷經(jīng)疵點在圖中的灰度分布區(qū)域，該區(qū)域的顯著值呈現(xiàn)出集中豎直分布的特點，其他背景區(qū)域的顯著值較低;而正常織物圖像生成的顯著圖中，具有多個較高的顯著區(qū)域，且在整個圖像中呈現(xiàn)出分散分布的特點。本文通過徑向投影差分序列[14]來判斷待檢測織物圖像是否存在疵點，通過下式的顯著圖的徑向投影序列的基礎上，進一步得到徑向差分序列D={d1，d2，…，di，…}，di計算公式如下：

di=gi+1-gi，i=1，2，…，N-1（6）

式中：gi為第i列特征投影值;N為圖像的寬度。

織物圖像的徑向投影差分序列如圖11（e）所示。

從徑向投影差分圖中可以看出，正?？椢镲@著圖的差分序列波動較小，而疵點織物顯著圖的差分序列在疵點處存在一個較大的突變。本文利用差分序列的峰值系數(shù)Cp和峭度因子Ck來判斷圖像是否有斷經(jīng)疵點[15]，峰值系數(shù)和峭度計算方法如下式所示。

Cp=αXrms（7）

Ck=βX4rms（8）

式中：α=xmax-xmin為差分序列D的峰值;Xrms={E[d2（i）]}12為差分序列D的有效值;β=E[d4（i）]為差分序列D的峭度。

通過對采集的40幅疵點圖像和30幅正常圖像進行實驗，對每個檢測樣本峰值系數(shù)和峭度因子的計算結果如12所示。當峰值系數(shù)Cp>10且峭度因子Ck>10，則為疵點圖像，否則為正常圖像。從圖12可以看出，檢測的準確率為97.5%，表明本文提出的方法可以有效檢測出織物疵點。46959EF9-4829-46A2-8694-6A6099C9A635

3.3不同算法檢測結果對比

選取5組典型的織物疵點圖，并將本文算法與其他3種疵點檢測算法進行對比，結果如圖13所示。這3種疵點檢測算法分別是采用Lab顏色空間距離局部對比度的文獻[16]顯著性AC算法，文獻[17]提出的GBVS（Graph-basedvisualsaliency，GBVS）模型檢測算法，文獻[18]提出的PCA-Gabor算法。從圖13可以看出，文獻[16]方法可以大致地檢測出疵點所在的位置，但背景紋理部分沒有被很好地一致，可能是因為織物圖像中的背景部分與疵點區(qū)域在顏色空間中對比度不高，同時提取的疵點輪廓也不完整。文獻[17]方法對在光照不均條件下的斷經(jīng)疵點檢測效果較差，對圖像的非疵點區(qū)域易發(fā)生錯檢，得到的疵點顯著區(qū)輪廓大于實際的疵點輪廓，但對明顯的油污疵點檢測效果較好。文獻[18]方法對因光照不均勻條件下的織物疵點圖像檢測效果較差，可以在一定程度上識別出疵點位置，但是不能完全抑制背景部分，得到的檢測結果含有大量的噪聲。本文算法是基于灰度級檢測算法，可以更好地抑制重復的紋理單元，計算得到的檢測結果，即疵點區(qū)域與背景的對比明顯且能夠準確地檢測出疵點圖像中疵點完整的輪廓。

選用采集的70張疵點圖像進行檢測，按有疵點和無疵點織物圖像分類，進行4種檢測算法的檢測準確率和誤檢率進行比較，如表1所示。檢測準確率為正確檢測的帶疵點樣本與所有被判斷為疵點樣本個數(shù)的百分比，誤檢率即錯誤檢測的無疵點樣本個數(shù)與所有無疵點樣本個數(shù)的百分比。從表1可看出，本文算法檢測的準確率比其他3種方法提高了5%以上，同時對樣本的誤檢率均低于其他3檢測算法;本文算法在檢測速度上與文獻[16]基本一致，優(yōu)于其他2種方法。從上述實驗結果可得出，本文采用特征顯著圖能夠有效地抑制背景紋理，同時顯著突出疵點區(qū)域，且能夠對疵點區(qū)域進行準確定位。

4結論

本文通過對噴水織機織物徑向類疵點圖像紋理特征的研究，提出了基于二維信息熵來提取織物的特征顯著圖的檢測方法，根據(jù)紋理基元的灰度級的分布差異來分辨疵點基元。根據(jù)織物疵點檢測結果可以看出，每一幅織物圖像生成相應的特征顯著圖，能夠較好地抑制織物的紋理背景，突出瑕疵區(qū)域，有效分割出斷經(jīng)、吊經(jīng)、經(jīng)縮、油污等常見徑向疵點類型，實現(xiàn)了對疵點區(qū)域的準確定位。同時，利用徑向投影序列實現(xiàn)待檢測圖像是否存在疵點。實驗結果表明，本文算法對素色織物疵點輪廓的準確提取，使得檢測準確率得到明顯提高。

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