基于信息熵的噴水織機(jī)織物疵點(diǎn)檢測

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基于信息熵的噴水織機(jī)織物疵點(diǎn)檢測

摘要：為實(shí)現(xiàn)噴水織機(jī)織物上疵點(diǎn)的有效檢測及疵點(diǎn)準(zhǔn)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(diǎn)檢測方法。將待檢測織物圖像使用改進(jìn)的同態(tài)濾波進(jìn)行預(yù)處理，改善圖像因光照不均對疵點(diǎn)檢測產(chǎn)生的影響;利用圖像基元信息熵與圖像紋理的關(guān)系引入二維熵來反映圖像紋理的空間分布，計(jì)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(jìn)行閾值分割得到疵點(diǎn)的輪廓，同時(shí)通過顯著圖得到徑向投影差分序列對織物圖像進(jìn)行疵點(diǎn)判別。結(jié)果表明，本方法能夠有效地抑制織物中重復(fù)的紋理背景，突出疵點(diǎn)部分，實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)區(qū)域的準(zhǔn)確定位。

關(guān)鍵詞：噴水織機(jī);同態(tài)濾波;信息熵;特征顯著性;閾值分割;疵點(diǎn)檢測

中圖分類號：TS106.5;TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)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(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51805402）

作者簡介：柏順偉（1997），男，碩士研究生，研究方向?yàn)閳D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(jī)織物疵點(diǎn)的檢測是紡織品質(zhì)量控制的研究熱點(diǎn)，數(shù)字圖像處理和機(jī)器視覺等現(xiàn)代技術(shù)被廣泛應(yīng)用于織物疵點(diǎn)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(fēng)格以素色織物背景為主，在生產(chǎn)過程中環(huán)境的復(fù)雜性、生產(chǎn)材料的多樣性，同時(shí)疵點(diǎn)檢測系統(tǒng)要求較高的實(shí)時(shí)性，使噴水織物疵點(diǎn)檢測算法很難擁有較好的通用性。

疵點(diǎn)檢測已經(jīng)做了許多相關(guān)的研究，如基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法[2]將圖像灰度、紋理特征的統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為疵點(diǎn)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(shí)疵點(diǎn)的檢測易受統(tǒng)計(jì)量選擇的影響?；诨叶裙采仃嚨目臻g灰度統(tǒng)計(jì)的方法[3]就是直接對織物圖像的灰度統(tǒng)計(jì)，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(jìn)行比較。Zhu等[4]利用自相關(guān)函數(shù)和紋理特征的織物疵點(diǎn)檢測算法，該方法在共生矩陣上計(jì)算量大而且對細(xì)小的疵點(diǎn)校測效果不高。基于Gabor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(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)檢測，但對于方格條紋色織物檢測效果不佳，同時(shí)對濾波器參數(shù)設(shè)定復(fù)雜。基于視覺顯著性[6]檢測法利用色織物紋理背景和疵點(diǎn)的差異性導(dǎo)致織物紋理周期性特征的顯著性變化實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)檢測，朱磊等[7]利用相似性度量函數(shù)進(jìn)行顯著性檢測，此類方法對明顯的疵點(diǎn)檢測效果較好，對細(xì)微的疵點(diǎn)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(xué)習(xí)模型[8-9]檢測法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對疵點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)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(xùn)練出滿足生產(chǎn)要求的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中很少得到應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)過程難度較大。

上述方法都有著自身的特點(diǎn)，故針對噴水織機(jī)織物圖像易受光照不均的影響和疵點(diǎn)部分與背景區(qū)域?qū)Ρ榷鹊偷默F(xiàn)象，本文提出了基于信息熵來描述疵點(diǎn)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(diǎn)有無，同時(shí)對有疵點(diǎn)的顯著圖通過最大間類方差法進(jìn)行閾值分割得到疵點(diǎn)的輪廓，從而實(shí)現(xiàn)對常見織物疵點(diǎn)的有效檢測。

1織物疵點(diǎn)檢測方法

本文提出的疵點(diǎn)檢測方法包括三個步驟：首先，對采集的織物圖像進(jìn)行改進(jìn)的同態(tài)濾波預(yù)處理;其次，基于二維信息熵計(jì)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(diǎn);最后，對特征顯著圖進(jìn)行閾值分割和形態(tài)學(xué)處理剔除異常點(diǎn)，得到疵點(diǎn)檢測結(jié)果。

1.1改進(jìn)同態(tài)濾波圖像預(yù)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(jī)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(shí)因光照不均造成圖像的質(zhì)量較差，給檢測帶來的難度較大，故本文通過同態(tài)濾波進(jìn)行預(yù)處理來提高疵點(diǎn)檢測的準(zhǔn)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(xì)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(diǎn)檢測帶來的影響以增強(qiáng)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(jìn)行對數(shù)運(yùn)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(yùn)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(diào)節(jié)大量的參數(shù)才能達(dá)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(shí)減少調(diào)節(jié)參數(shù)獲得相似的濾波效果，本文提出了一種改進(jìn)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(diào)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(jìn)行濾波處理，本文通過大量的實(shí)驗(yàn)，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(dāng)濾波后的圖像取得一個較大的方差時(shí)，就得到消除光照不均的濾波結(jié)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(xiàng)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(jìn)行同態(tài)濾波。

經(jīng)同態(tài)濾波的預(yù)處理得到織物結(jié)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(diǎn)的識別。

1.2二維信息熵圖

1.2.1信息熵與織物疵點(diǎn)的關(guān)系

根據(jù)人的視覺對圖像織物疵點(diǎn)圖像判斷時(shí)，當(dāng)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(shí)，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(guān)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(jié)構(gòu)，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，對于正常織物圖像，紋理特征是均勻分布的，得到的圖像熵值較小。對于疵點(diǎn)圖像，圖像紋理特征的一致性被破壞，疵點(diǎn)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?yàn)V波使用卷積核的卷積運(yùn)算，本文提出在一維熵的基礎(chǔ)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(zhuǎn)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(jié)構(gòu)的周期性，是由多個重復(fù)單元組成[12]?？椢飯D像中紋理基本單元之間具備很強(qiáng)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(jì)形式用于計(jì)算，當(dāng)出現(xiàn)瑕疵的時(shí)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(jié)果作為新的灰度值就可以構(gòu)成二維熵特征矩陣。在預(yù)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(jìn)而從顯著圖中定位出疵點(diǎn)顯著性區(qū)域。

1.2.2二維信息熵圖的計(jì)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(kuò)展;為了提高熵值的準(zhǔn)確性和計(jì)算速度，對原圖像的灰度級L=256進(jìn)行壓縮，以不同灰度級Li得到特征顯著圖與人工標(biāo)注的疵點(diǎn)圖像之間的相似度關(guān)系，相似度越大顯著圖的計(jì)算結(jié)果越準(zhǔn)確，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，不同灰度級下的計(jì)算時(shí)間，取Li=16計(jì)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(biāo)注圖的相似度，X2為矩陣二范數(shù)，f（x，y）為人工疵點(diǎn)標(biāo)注圖，g（x，y）疵點(diǎn)顯著圖。

在織物圖像中以點(diǎn)（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(jì)算該點(diǎn)處的熵值，為了增大疵點(diǎn)區(qū)域與正常區(qū)域熵值的差異，將計(jì)算后的結(jié)果進(jìn)行指數(shù)化。通過步長為2遍歷圖像中的像素點(diǎn)，計(jì)算出反應(yīng)每個像素點(diǎn)周圍信息的熵值作為特征圖像相應(yīng)位置的響應(yīng)值，再對得到的顯著圖進(jìn)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(jì)算方法如圖5所示，H（x，y）為圖像中點(diǎn)（x，y）核大小為3×3的熵值，其中3×3領(lǐng)域包含三個灰度級：1、2、3，即L為3。

1.2.3計(jì)算核的確定

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

對一幅500×100的疵點(diǎn)圖像，如圖6（a）所示，分別按二維熵的計(jì)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(diǎn)的局部區(qū)域描述得更加準(zhǔn)確，所得疵點(diǎn)區(qū)域相比于背景區(qū)域具有更高的顯著性。為驗(yàn)證這一點(diǎn)，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(jì)算核，在疵點(diǎn)處通過矩形核計(jì)算出的熵值要高于方形核的計(jì)算值，故本文提出的矩形核對疵點(diǎn)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(diǎn)（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(zhǔn)確性，本文根據(jù)織物紋理結(jié)構(gòu)的最小重復(fù)單元來確定計(jì)算核的大小，采用自相關(guān)函數(shù)來計(jì)算緯向重復(fù)單元的大小，自相關(guān)函數(shù)的周期大小即為紋理基本單元重復(fù)呈現(xiàn)出的周期。圖像緯向的自相關(guān)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(guān)函數(shù)值;Gi，j為圖像中（i，j）處灰度值。

織物緯向的自相關(guān)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(diǎn)的自相關(guān)值為125.5、125.4、125.6、125.6，其相應(yīng)坐標(biāo)值為0，7，14，21。相鄰極小值點(diǎn)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(jié)果，將大小和形狀為7×11的矩形計(jì)算核對疵點(diǎn)圖像每個像素點(diǎn)進(jìn)行信息熵的特征提取。每個計(jì)算核得到的信息熵作為相應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值，對得到信息熵圖進(jìn)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(diǎn)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(fù)出現(xiàn)的織物紋理這部分冗余信息，同時(shí)疵點(diǎn)信息得到了有效的保留，實(shí)現(xiàn)了疵點(diǎn)的有效檢測。

1.3疵點(diǎn)區(qū)域分割

為了將織物疵點(diǎn)區(qū)域從特征顯著圖中提取出來，需要對織物顯著圖進(jìn)行閾值分割和形態(tài)學(xué)處理。本文采用最大類間方差法（QTSU）對得到的特征顯著圖進(jìn)行閾值分割，同時(shí)對二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運(yùn)算，如圖9所示為二值圖像分割結(jié)果。

2實(shí)驗(yàn)

本文實(shí)驗(yàn)的圖像在車速為850r/min的HW8010型噴水織機(jī)（青島海佳機(jī)械有限公司）上利用U-300C面陣CCD相機(jī)（深圳邁視威科技有限公司）采集多種疵點(diǎn)圖像，為了清晰地展示出疵點(diǎn)區(qū)域的特征，將采集的70張（40幅疵點(diǎn)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?？椢锏谋尘盎ㄉ珵樗厣瑯颖敬命c(diǎn)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(diǎn)。本文的檢測算法在pycharm2022.2編譯器上實(shí)現(xiàn)，使用Python基于OpenCV開源視覺庫實(shí)現(xiàn)整個算法。實(shí)驗(yàn)設(shè)備為主頻為2.50GHz的Intel（R）Core（TM）i5處理器和16GBRAM內(nèi)存的win10操作系統(tǒng)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行。

3結(jié)果與分析

3.1疵點(diǎn)圖像準(zhǔn)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(diǎn)檢測結(jié)果。從圖10可以看出，本文算法能夠完整地從復(fù)雜背景紋理織物圖像中分割出完整連續(xù)的疵點(diǎn)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)的有效檢測。為進(jìn)一步驗(yàn)證該檢測方法所得到的疵點(diǎn)區(qū)域的準(zhǔn)確性，使用二值圖像的疵點(diǎn)邊緣與織物原圖像進(jìn)行與運(yùn)算，得到圖10（d）所示疵點(diǎn)邊緣疊加圖，通過本文算法得出的特征顯著圖能夠準(zhǔn)確地定位疵點(diǎn)的位置和形狀。

3.2疵點(diǎn)圖像有效性檢測

實(shí)際生產(chǎn)過程中得通過判斷當(dāng)前檢測對象是否存在疵點(diǎn)讓織機(jī)停機(jī)。為驗(yàn)證本文算法疵點(diǎn)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(diǎn)織物圖像進(jìn)行驗(yàn)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(diǎn)圖像，其特征顯著圖都會存在顯著部分。正常圖像和疵點(diǎn)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(diǎn)圖像生成的顯著圖中顯著區(qū)域?yàn)閿嘟?jīng)疵點(diǎn)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(diǎn)，其他背景區(qū)域的顯著值較低;而正?？椢飯D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(diǎn)。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(diǎn)，通過下式的顯著圖的徑向投影序列的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步得到徑向差分序列D={d1，d2，…，di，…}，di計(jì)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(diǎn)織物顯著圖的差分序列在疵點(diǎn)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(diǎn)[15]，峰值系數(shù)和峭度計(jì)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(diǎn)圖像和30幅正常圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對每個檢測樣本峰值系數(shù)和峭度因子的計(jì)算結(jié)果如12所示。當(dāng)峰值系數(shù)Cp>10且峭度因子Ck>10，則為疵點(diǎn)圖像，否則為正常圖像。從圖12可以看出，檢測的準(zhǔn)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(diǎn)。46959EF9-4829-46A2-8694-6A6099C9A635

3.3不同算法檢測結(jié)果對比

選取5組典型的織物疵點(diǎn)圖，并將本文算法與其他3種疵點(diǎn)檢測算法進(jìn)行對比，結(jié)果如圖13所示。這3種疵點(diǎn)檢測算法分別是采用Lab顏色空間距離局部對比度的文獻(xiàn)[16]顯著性AC算法，文獻(xiàn)[17]提出的GBVS（Graph-basedvisualsaliency，GBVS）模型檢測算法，文獻(xiàn)[18]提出的PCA-Gabor算法。從圖13可以看出，文獻(xiàn)[16]方法可以大致地檢測出疵點(diǎn)所在的位置，但背景紋理部分沒有被很好地一致，可能是因?yàn)榭椢飯D像中的背景部分與疵點(diǎn)區(qū)域在顏色空間中對比度不高，同時(shí)提取的疵點(diǎn)輪廓也不完整。文獻(xiàn)[17]方法對在光照不均條件下的斷經(jīng)疵點(diǎn)檢測效果較差，對圖像的非疵點(diǎn)區(qū)域易發(fā)生錯檢，得到的疵點(diǎn)顯著區(qū)輪廓大于實(shí)際的疵點(diǎn)輪廓，但對明顯的油污疵點(diǎn)檢測效果較好。文獻(xiàn)[18]方法對因光照不均勻條件下的織物疵點(diǎn)圖像檢測效果較差，可以在一定程度上識別出疵點(diǎn)位置，但是不能完全抑制背景部分，得到的檢測結(jié)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(fù)的紋理單元，計(jì)算得到的檢測結(jié)果，即疵點(diǎn)區(qū)域與背景的對比明顯且能夠準(zhǔn)確地檢測出疵點(diǎn)圖像中疵點(diǎn)完整的輪廓。

選用采集的70張疵點(diǎn)圖像進(jìn)行檢測，按有疵點(diǎn)和無疵點(diǎn)織物圖像分類，進(jìn)行4種檢測算法的檢測準(zhǔn)確率和誤檢率進(jìn)行比較，如表1所示。檢測準(zhǔn)確率為正確檢測的帶疵點(diǎn)樣本與所有被判斷為疵點(diǎn)樣本個數(shù)的百分比，誤檢率即錯誤檢測的無疵點(diǎn)樣本個數(shù)與所有無疵點(diǎn)樣本個數(shù)的百分比。從表1可看出，本文算法檢測的準(zhǔn)確率比其他3種方法提高了5%以上，同時(shí)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(xiàn)[16]基本一致，優(yōu)于其他2種方法。從上述實(shí)驗(yàn)結(jié)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(shí)顯著突出疵點(diǎn)區(qū)域，且能夠?qū)Υ命c(diǎn)區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

4結(jié)論

本文通過對噴水織機(jī)織物徑向類疵點(diǎn)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(diǎn)基元。根據(jù)織物疵點(diǎn)檢測結(jié)果可以看出，每一幅織物圖像生成相應(yīng)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(diǎn)類型，實(shí)現(xiàn)了對疵點(diǎn)區(qū)域的準(zhǔn)確定位。同時(shí)，利用徑向投影序列實(shí)現(xiàn)待檢測圖像是否存在疵點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法對素色織物疵點(diǎn)輪廓的準(zhǔn)確提取，使得檢測準(zhǔn)確率得到明顯提高。

參考文獻(xiàn)：

[1]OUYANGWenbin，XUBugao，HOUJue，etal.Fabricdefectdetectionusingactivationlayerembeddedconvolutionalneuralnetwork[J].IEEEAccess，2022（7）：70130-70140.

[2]BIM，SUNZ，LIY.Texturalfabricdefectdetectionusingadaptivequantizedgray-levelco-occurrencematrixandsupportvectordescriptiondata[J].InformationTechnologyJournal，2022，11（6）：673-685.

[3]王孟濤，李岳陽，杜帥，等.基于灰度梯度共生矩陣和SVDD的織物疵點(diǎn)檢測[J].絲綢，2022，55（12）：55-61.

WANGMengtao，LIYueyang，DUShuai，etal.Fabricdefectdetectionbasedongray-levelgradientco-occurrencematrixandSVDD[J].JournalofSilk，2022，55（12）：55-61.

[4]ZHUD，PANR，GAOW，etal.Yarn-dyedfabricdefectdetectionbasedonautocorrelationfunctionandGLCM[J].AutexResearchJournal，2022，15（3）：226-232.

[5]TONGL，WONGWK，KWONGCK.Differentialevolution-basedoptimalGaborfiltermodelforfabricinspection[J].Neurocomputing，2022，173（6）：1386-1401.

[6]李倩倩，周武能.利用上下文視覺顯著性檢測色織物的疵點(diǎn)[J].棉紡織技術(shù)，2022，46（2）：9-13.

LIQianqian，ZHOUWuneng.Defectioninspectionofyarn-dyedfabricwithcontext-awaresaliency[J].CottonTextileTechnology，2022，46（2）：9-13.

[7]朱磊，任夢凡，潘楊，等.基于相似性定位和超像素分割的織物疵點(diǎn)檢測[J].紡織學(xué)報(bào)，2022，41（10）：58-66.

ZHULei，RENMengfan，PANYang，etal.Fabricdefectdetectionbasedonsimilaritylocationandsuperpixelsegmentation[J].JournalofTextileResearch，2022，41（10）：58-66.46959EF9-4829-46A2-8694-6A6099C9A635

[8]晏琳，景軍鋒，李鵬飛.FasterRCNN模型在坯布疵點(diǎn)檢測中的應(yīng)用[J].棉紡織技術(shù)，2022，47（2）：24-27.

YANLin，JINGJunfeng，LIPengfei.ApplicationofFasterRCNNmodelusedingreyfabricdefectdetection[J].CottonTextileTechnology，2022，47（2）：24-27.

[9]王理順，鐘勇，李振東，等.基于深度學(xué)習(xí)的織物缺陷在線檢測算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2022，39（7）：2125-2128.

WANGLishun，ZHONGYong，LIZhendong，etal.On-linefabricdefectrecognitionalgorithmbasedondeeplearning[J].ComputerApplications，2022，39（7）：2125-2128.

[10]梁琳，何衛(wèi)平，雷蕾，等.光照不均圖像增強(qiáng)方法綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2022，27（5）：1625-1628.

LIANGLin，HEWeiping，LEILei，etal.Surveyonenhancementmethodsfornon-uniformilluminationimage[J].ApplicationResearchofComputers，2022，27（5）：1625-1628.

[11]SHANNONCE.Amathematicaltheoryofcommunication[J].TheBellSystemTechnicalJournal，1948，27（3）：379-423.

[12]祝雙武，郝重陽.基于紋理周期性分析的織物疵點(diǎn)檢測方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2022，48（21）：163-166.

ZHUShuangwu，HAOChongyang.Fabricdefectdetectionapproachbasedontextureperiodicityanalysis[J].ComputerEngineeringandApplications，2022，48（21）：163-166.

[13]LIUGuohua，ZHENGXiangtong.Fabricdefectdetectionbasedoninformationentropyandfrequencydomainsaliency[J].TheVisualComputer，2022，37（3）：51