基于机器视觉的纺织布品色差检测研究

发布时间：2020-04-26 05:19

【摘要】：纺织布品印染是纺织品生产过程的一个主要环节,色差则是纺织品印染质量好坏的重要因素.针对纺织布品染色过程中染色不匀,在线检测效率低等问题,提出一种新的检测方法.利用CCD工业相机进行图像采集,采用图像增强、颜色量化、开闭运算和双边滤波图像处理方法提取标准图像和待检测图像的颜色特征,用CIELAB色差公式计算色差.实验结果表明,该方法在图像处理中能够有效的去除图像中与颜色无关的像素特征,减少数据处理时间,检测精度能够达到87.5%以上.
【图文】：

ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎｃａｎｒｅａｃｈ８７．５％ｏｒｍｏｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｅｘｔｉｌｅｐｒｉｎｔｉｎｇａｎｄｄｙｅｉｎｇ；ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；ｃｏｌｏｒｆｅａｔｕｒｅｓ；ｃｏｌｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ０引言纺织品色差是评定纺织品质量的一个重要方面［１］．色差偏差的大小不仅影响纺织布品的外观和价格，而且直接影响整批纺织布品印染的质量．色差是由色相、明度、饱和度的差别所造成的综合结果［２］．纺织布品印染过程中的染液浓度、灯光效应和温度等都会对纺织布品染色产生影响，因此对其进行色差检测是个复杂过程．目前，某些纺织品印染厂仍然采用人眼观察来比较颜色样品与标准颜色之间的差别［３］，，这种方法要求检测人员有丰富的颜色辨别经验，测量结果影响因素大，工作效率低，可能因为成品颜色相差较大而导致整批纺织品浪费．机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断［４］，利用机器视觉能够有效避免印染过程织物颜色检测的问题，能够提高印染纺织品颜色检测效率［５］．目前，机器视觉被广泛应用到纺织品印染过程中颜色检测［６］，并利用数字图像处理［７－８］分析色差．文献［９］采用直方图交叉算法进行颜色相似性度量来观察颜色差异，可去除单色织物的伪颜色，但织物的纹理比较明显，影响颜色特征的提取；文献［１０］采用改进的ＢＰ神经网络算法选择ＯＨＴＡ颜色空间进行纺织品颜色分类；文献［１１］通过获取目标像素点为中心的邻域内像素点中值来确定织物图像的颜色特征值；文献［１２］应用改进灰色聚类算法进行颜色特征提取；文献［１３］提出了一种通过个体建立直方图向量反馈信息，

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本文编号：2641138