织物疵点检测系统的设计

高浩然 张晓青 郭阳宽

摘要：织物疵点检测是紡织行业在生产过程中织物质量得以保障的重要环节，针对当前织物疵点检测系统检测速度慢、实时性较低的特点，提出了对织物疵点检测系统的方案设计。本文通过该系统与人工检测疵点的速度进行对比，结果表明，基于机器视觉的织物疵点检测系统检测准确率高、速度快、实时性高。

关键词：机器视觉;疵点检测;系统研究

中图分类号：TP39     文献标识码：A    文章编号：1007-9416（2020）06-0000-00

0 引言

在纺织工业中，布匹的疵点与布匹细小的破损时影响布匹质量的重要因素，而疵点与破损检测则是保证布匹质量的重要手段。但在工业生产中，宽幅、连续表面缺陷检测因其处理数据量大、生产实时性要求高的特点，成为视觉检测中的难点问题。国内对于宽幅、连续表面产品表面缺陷视觉检测的研究有一些发展，但目前国内的检测系统效率低、准确度不高[1-3]，因此研究新的检测系统很有必要，从而达到实时检测并快速检测和缺陷准确分类的目的。

1 织物疵点检测系统

本文研究的织物幅宽达到1000mm、运行速度为1m/s，面阵CCD相机的分辨率较低、且在检测速度要求较高的场合很难完成测量任务，而线阵CCD相机具有空间分辨率高、适合在高速运行的场合完成检测工作。本文提出采用两台线阵相机完成织物图像的采集工作。为满足系统采集图像的完整性，线阵相机需实时的获取织物的运行速度，因此提出采用编码器与单片机相结合的方式实时触发相机完成图像的采集工作。如下图1为织物疵点检测系统示意图。

织物疵点检测系统主要由光源、CCD线阵相机、PC机与编码器和单片机构成。采用透射的方式进行照明，该方式可同时突显出布匹正反两面的纹理信息。扫描同步控制是指在单位时间内线阵相机所采集图像总和对应的物方实际尺寸与零件的行进速度相同。旋转编码器的输出的脉冲由Arduino接收。Arduino将织物的位置信息转化为织物的运行速度，再将速度转化为相机的行频，相机就能实现实时的采集并处理图像。

2 图像处理及结果分析

织物疵点检测[4-5]需要经过以下几个步骤来处理，其处理流程如图2所示。

图像预判断是将织物疵点进行分类，并将存在疵点的织物保存并等待下一步处理，图像预处理是将织物图像进行降噪增强处理，以突出疵点区域，再通过疵点分割从背景中提取标记为可能疵点的图像，再对疵点进行定量参数的分析和统计，最后将该织物疵点进行存储[6]。为验证本系统的检测效果，由织物生产企业提供的待检测的织物，利用本系统进行疵点检测和识别，并统计织物的疵点。本系统能够有效检测出断经、断纬、破洞和油污四种疵点，检测结果如图3所示。

3 结语

目前在纺织行业中，疵点检测系统以强大的优越性，代替人工检测已是一种趋势，本文提出了一种基于机器视觉的织物疵点检测系统，可以较好地完成织物疵点的分类工作。

参考文献

[1]郝阳.基于机器视觉的纺织品瑕疵检测与分类[D].上海：东华大学，2018.

[2]韩其睿，池楠.编织物疵点检测及类型识别[J].计算机工程与应用，2014，50（21）：234-237.

[3] 邢广鑫.基于机器视觉的织物疵点自动检测研究[D].天津：天津工业大学博士学位论文，2016.

[4] 毛星云，冷雪峰.Opencv3编程入门[M].北京：电子工业出版社2015：267-278.

[5] 郭宝龙，孙伟.数字图像处理系统工程导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2012.

[6] 杨淑莹.VC++图像处理程序设计[M].北京：清华大学出版社，2005：264-278.

收稿日期：2020-04-14

作者简介：高浩然（1993—），男，河北邢台人，硕士，研究方向：机器视觉。