（机械设计及理论专业论文）基于机器视觉的纺织品外观疵点检测与质量评价的研究.pdf

湖北工业大学硕士学位论文 摘要 基于机器视觉的产品质量自动检测技术越来越受到重视，为实现产品质量的 高速、高精度自动检测提供了一条重要途径。本文围绕基于机器视觉的纺织品外 观疵点检测技术展开，着重探讨了系统架构和主要硬件对系统实现的影响，研究 了纺织品图像处理算法，在此基础上研制并开发了一套纺织品外观疵点检测样机。 首先，针对纺织品不同幅宽、高速高精度的检测要求，综合考虑纺织品在图 像采集、处理、疵点分类等方面的特点。特别是对于宽幅面织物的检测中，分布 式的系统结构有利于实现对宽幅面纺织品的完全检测，并能够有效降低系统的计 算负荷。 通过分析纺织品图像存在的噪声与纹理，研究数字图像处理中的线性滤波方 法，设计了一种基于高斯核的自适应滤波器。该滤波器应用效果好于传统线性平 滑滤波器，不仅能实现织物图像的有效降噪，还能降低对图像中目标区域的模糊， 有利于后续处理。 为实现在周期性纹理的纺织品图像中寻找疵点区域，研究了一种基于自适应 一阶微分算子与形态学梯度的边缘增强方法和基于图像统计特征的高精度自适应 阈值分割算法。之后，提出了一种基于可变尺度扫描的疵点快速聚类算法，用于 减少图像预处理后疵点损失的问题。 然后，根据坯布疵点的常见类型，提出了一种结合疵点典型空间域特征量的 基于谱特征的纺织品疵点识别方法，并建立纺织品外观疵点特征向量集将其作为 分类标准，输入到基于改进b p 神经网络的纺织品外观疵点分类器分类，得到目标 区域的疵点类别，最后根据中国纺织行业标准f z 0 1 0 1 8 1 9 9 2 、国际标准i s o d i s 8 4 9 8 1 9 9 0 等建立一套基于四分制标准的纺织品外观疵点评价系统，对所检纺织品 打分定级。 最后，在上述算法和方案的基础上，设计开发了一套纺织品外观疵点检测装 置。实验表明，本设备的在线检测速度为2 7 0m m i n ，离线检测速度为8 0 - - 2 0 0 m m i n ，最高检测精度为o 5i n n l ，能识别8 大类疵点，准确率高。 关键词：机器视觉；纺织品；外观疵点检测；疵点分类 i 湖北工业大学硕士学位论文 - i! i - a b s t r a c t a sp r o d u c t sq u a i l t ya u t o m a t i ci n s p e c t i o nt e c h n i q u eb a s e do nm a c h i n ev i s i o ni s b e c o m i n gm o r ev a l u a b l e i tp r o v i d e sa ni m p o r t a n tm e t h o df o rt h er e a l i z a t i o no f h i 曲一s p e e d ，h i g h - p r e c i s i o na u t o m a t i cd e t e c t i o np r o d u c t sq u a l i t y f o c u s i n go nt e x t i l e d e f e c ta u t o m a t i cd e t e c t i o nt e c h n i q u e sb a s e do nm a c h i n ev i s i o n t h et h e s i ss t u d i e st h e h a r d w a r es y s t e ma r c h i t e c t u r ea n dm a j o ri m p a c to nt h es y s t e mi m p l e m e n t a t i o n d e s i g n s t e x t i l ei m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m s a n dd e v e l o p sat e x t i l ed e f e c td e t e c t i o nd e v i c eb a s e d o nt h e s es t u d i e s f i r s to fa 1 1 f o rd i f f e r e n td e t e c t i o nr e q u i r e m e n t so ft e x t i l e sw i d t ha n dh i g h s p e e d h i g h p r e c i s i o n ，t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft e x t i l e si nt h ei m a g ea c q u i s i t i o n ，p r o c e s s i n ga n d d e f e c tc l a s s i f i c a t i o na r ec o n s i d e r e dc o m p r e h e n s i v e l y e s p e c i a l l y , t h ed i s t r i b u t e ds y s t e m i sc o n d u c i v et ot h ea c h i e v e m e n to ft h ec o m p l e t ed e t e c t i o no fw i d et e x t i l es u r f a c e a n d c a ne f f e c t i v e l yr e d u c es y s t e ml o a dc a l c u l a t i o n s a na d a p t i v ef i l t e rb a s e do ng a u s s i a nk e m e li sd e s i g n e da n dd e v e l o p e da f t e r a n a l y z i n gt h et e x t i l ei m a g ew i t hn o i s ea n dt e x t u r ea n dt h el i n e a rf i l t e r i n gm e t h o do f d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g c o m p a r i n gw i t ht r a d i t i o n a ll i n e a rs m o o t h i n gf i l t e r , t h i sf i l t e r c a ne f f e c t i v e l yr e d u c et h en o i s eo ft h et e x t i l ei m a g ea n dt h et a r g e ta r e ao ft h ei m a g e f u z z y , w h i c hi sb e n e f i c i a lf o rt h ef o l l o w i n gp r o c e s s i n g g e t t i n gd e f e c t sr e g i o ni nt e x t i l ei m a g ew i t hc y c l i c a lt e x t u r e ，t h et h e s i sd e s i g n sa n i m a g ee d g ee n h a n c e m e n tm e t h o db a s e do na d a p t i v ef i r s td e r i v a t i v e so p e r a t o ra n d m o r p h o l o g i c a lg r a d i e n t ，a n dat h r e s h o l ds e g m e n t a t i o no p e r a t o rw i t hh i g hp r e c i s i o n s e l f - a d a p t i v ec a p a c i t yb a s e do ni m a g es t a t i s t i c sv a l u e s t h e n i no r d e rt or e d u c et h el o s s o ft h ed e t e c tp i x e lv a l u ea f t e ri m a g ep r e p r o c e s s i n g ，t h et h e s i sd e s i g n saf a s td e f e c t c l u s t e ra l g o r i t h mu s i n gm u l t i s c a l es c a n n i n g b ya n g l i c i z i n gt e x t i l ei m a g e sa n dd e f e c t sf e a t u r e s ，t h et h e s i sd e s i g n sam e t h o do f t e x t i l ed e f e c t sc h a r a c t e r si ns p a t i a ld o m a i na n df r e q u e n c yd o m a i ne x t r a c t i o na n ds e t sa l i b r a r yi n c l u d i n gt h ec h a r a c t e r s a st h ec l a s s i f i c a t i o ns t a n d a r d ，t h e n i n p u t s t h e c l a s s i f i c a t i o nv a l u e si n t ot e x t i l ed e f e c t sc l a s s i f i e rb a s e do nm e n d e db pn e u r a ln e t w o r k a n dg e t st h ed e f e c tt y p e s t e x t i l es u r f a c eq u a l i t ye v a l u a t i o ns y s t e mi sd e s i g n e db a s e do n c h i n at e x t i l ei n d u s t r ys t a n d a r df z o10l8 一l9 9 2a n di n t e r n a t i o n a ls t a n d a r di s o d i s 8 4 9 8 19 9 0t oe v a l u a t et e x t i l eq u a l i t y f i n a l l y , o nt h eb a s i so fa l g o r i t h m sa n dm e t h o d sa b o v e m e n t i o n e d ，t h et e x t i l e d e f e c t sd e t e c t i o nd e v i c ei sd e s i g n e da n dd e v e l o p e d t h ee x p e r i m e n ts h o w st h a tt h e d e t e c ts p e e do ft h ed e v i c ei s2 - 7 0m m i n ( r e a l - t i m ed e t e c t i o n ) t o8 0 2 0 0m r a i n ( o f f - l i n ed e t e c t i o n ) t h eh i 曲e s td e t e c t i o np r e c i s i o ni s0 5m m t h ed e v i c ec a n d e t e c tt h e d i f f e r e n tt e x t i l ew i d t ho fw h i c hi sf r o m10 0m mt o2 0 0 0m m ，a n di d e n t i f y8m a i nt y p e s o fd e f e c t sw i t hh i g ha c c u r a c yr a t e k e yw o r d s ：m a c h i n ev i s i o n ；t e x t i l e ；s u r f a c ed e f e c td e t e c t i o n ；d e f e c t sc l a s s i f i c a t i o n 湖班二堂大謦 学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取 得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经 发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方 式标明。本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：日期：年月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授 权湖北工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 学位论文作者签名： 日期：年月 日 指导教师签名：塑六亏 ) 、 日期：伽降箩月呼日 湖北工业大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题的研究目的和意义 1 1 1 课题来源 本课题得到以下科研项目的资助： 湖北省自然科学基金项目：基于机器视觉的在线工业产品表面质量评估系统 研究； 湖北省现代制造工程重点实验室开放基金项目：基于机器视觉的布匹表面质 量快速检测算法的研究。 1 1 2 目的和意义 当今社会，产品的质量就是企业的生命力，如何提升产品品质，加强产品质 量，是每个企业的内在要求，纺织企业更是如此。我国纺织企业一直面临着巨大 的市场竞争，一方面是发达国家不断利用所谓标准、法规、关税等手段打压我国 的大量出口企业，另一方面国内企业数量众多，生产规模庞大，产品供大于求， 许多企业进行低价竞争，相互挤压，导致企业利润不断降低，这对于我国纺织企 业的健康发展毫无裨益。今年2 月，国务院常务会议审议通过了“纺织工业调整 振兴规划”，明确了纺织工业作为我国国民经济传统支柱产业和民生产业的重要地 位，肯定了纺织工业在国际竞争中的优势和在繁荣国内市场、拉动就业中的作用。 提高纺织产品档次，提升产品质量，是当前我国纺织企业的迫切要求。纺织 品种类很多，通常按生产工艺可分为机织物、针织物、编织物、非织造布、复合 织物等。按其所用纱线原料又可分为：纯纺( 针) 织物、混纺( 针) 织物、交织 物、丝针织物、化学纤维针织物等。具体到产品种类，如梭织棉布、纬编针织物、 毛纺布、医用纱布、灯芯绒布、玻璃纤维、无纺布、粘钩带等，它们的质量要求 千差万别，其中外观质量通常是衡量其产品质量最重要的指标之一，很多疵点不 仅影响织物的美观，还有可能造成后续加工的困难，并且留下难以消除的质量隐 患。目前国内大多数纺织企业，外观疵点检测依然停留在传统工艺阶段，这是制 约企业生产效率和纺织品品质提升的主要瓶颈。以往操作工人沿用肉眼观察的方 式，参照给定标准寻找布面疵点，并标识在布边，劳动强度大，检验速度低，而 且，检验结果极易受到人为主观因素的影响，误检率、漏检率高，这种落后的质 湖北工业大学硕士学位论文 检方式与先进的生产工艺的发展是不相适应的。 基于机器视觉的纺织品自动检测技术必然是产品升级、品质提升的首选。该 技术与传统工艺最大区别在于，使用高速摄像机、计算机代替了人工肉眼检测， 使检测标准统一，检测效率大幅提高，还为企业节约了大量的劳动力成本，在当 前全球性金融危机的环境下，有效的提升了企业的产品品质，提高了企业的市场 竞争力，进而推动整个纺织行业的技术升级和产品换代，具有重要的理论意义和 实用价值。 1 2 国内外研究现状 1 2 。1 基于机器视觉的纺织品外观质量检测技术的研究现状 机器视觉属于交叉学科，涉及光学、计算机硬件、软件工程、图像工程等诸 多学科。机器视觉在纺织品外观疵点检测中的应用一直是国内外的研究热点。其 核心是如何快速、准确地从大量正常区域中识别出疵点，但疵点绝对尺寸通常很 小，无论是对比度、颜色或是纹理特征，都不足以完整表达疵点信息。因此，对 于疵点识别技术是纺织品外观疵点图像处理技术的研究难点。在这方面，国外学 者起步较早，他们所取得的研究成果也最为丰富。 许多学者采取基于统计学的检测方法非常具有代表性 1 翻，为后来者的研究提 供了重要的参考作用。这些基于统计学方法的疵点检测技术简单，实现容易，但 对环境因素有较高要求，实验重现困难，且无法准确识别出所有疵点，难以进行 精确分类。 随着图像处理技术的发展和研究的逐步深入，将纺织品图像处理与纹理图像 处理相结合，纺织品纹理图像通过对纹理的有效识别、处理将有助于系统的成功 实现。很多学者对纹理结构的研究对解决该问题具有一定的参考价值【3 刁】，有利于 从织物纹理结构上对其加以理解。如使用迭代熵的形式理解纺织品纹理的方法【8 】； 由纺织品纹理的同质性来识别纺织品外观的疵剧纠。 小波变换是当今在数学、工程学科、图像图形分析处理领域内的有力工具， 它不同于f o u r i e r 嫂换，小波变换是通过空间域或频域的局部变换提取信号中有用 信息，且可以实现多尺度分析，克服了f o u r i e r 变换中的诸多困难。小波变换的这 一特性，对于纺织品纹理图像处理有着十分重要的意义，吸引了很多学者开展研 究，如尝试使用多尺度小波对纺织品纹理加以分析【1 0 以1 1 ，或直接利用小波变换来 检测纺织品疵点【1 2 】等。但小波变换的缺点与其优点同样很突出，尤其是在自动检 测领域内，小波变换的复杂性与时效性问题制约了其应用，无法满足高速高效的 2 湖北工业大学硕士学位论文 纺织品疵点自动检测要求。因此，基于小波变换的图像处理技术，在实际应用中 的前景还很有限，暂时难以投入实用。 应用频率较高的还是利用传统图像处理技术对纺织品图像进行处理，如目前 研究较多的g a b o r 滤波器，因其造成的图像退化较弱，适合于纺织品图像的预处 理，其滤波效果较好【1 3 - 1 6 1 。这些研究仍然集中在对纺织品图像的预处理阶段，这 与目前现阶段计算机、相机等硬件与图像处理方法的发展水平相适应。基于机器 视觉的纺织品疵点检测技术是目前图像处理在工程运用中的难点之一，纺织品种 类多样，不同织物有着不同纹理，这些纹理的客观存在，极大的影响了对纺织品 疵点的识别与提取，从这个角度来分析，对纺织品图像的预处理，特别是对图像 纹理的预处理是必需的，好的预处理方法有利于后续操作，对图像疵点的最终识 别具有非常重要的意义。 国外学者在纺织品图像处理技术的研究起步早于我国，但国内学者充分利用 现有研究成果，吸收消化前人的经验，提出了许多有价值的纺织品图像处理方法， 也取得了一些成绩。例如，国内许多学者利用f o u r i e r 变换来对纹理图像进行分析 处理，得到了不错的效果 1 7 - 2 4 。尽管这些研究不全是单独针对纺织品，但纺织品 图像本身属于纹理图像的一类，与其他纹理图像有着许多相似之处。因此，他们 的研究对于纺织品纹理图像的研究具有广泛的借鉴意义。 图像预处理算法在整个图像处理中的地位相当重要，预处理算法的好坏往往 决定了图像处理的成败，因此，国内外都有大量学者关注于对图像预处理算法的 研究。如前文所提到的对纹理图像有着良好处理效果的g a b o r 滤波器，就不仅有 国外学者关注，许多国内学者也涉足其中，且成果颇丰 2 5 。2 6 1 。随着研究的深入， 国内不少学者尝试使用一系列新方法对纺织品图像进行预处理，如l o g 算子，它 相当于分别使用拉普拉斯算子与低通高斯滤波算子对图像作卷积运算，并使用相 同大小模板降低计算的复杂程度，是目前研究的重点 2 7 - 2 8 】。 疵点分类事实上是疵点识别的继续，属于模式识别的范畴。目前可用于模式 识别的分类器种类很多，如最小距离分类器、贝叶斯分类器和神经网络分类器等。 最小距离分类器是最简单、直观、高效的一种，目前已广泛应用且取得了良 好的效果，如图像处理、文本分类等领圳2 9 。0 1 。最小距离分类器基于向量空间模 型，对于高维多模式类问题，当出现计算量大、算法收敛差等问题时，它相对于 其他分类算法，速度优势明显，适用于对实时性要求较高的应用场合【3 m 2 1 。最小 距离分类器的缺点同样明显：当训练集合在特征空间中无良好聚类时，其分类性 能较差、单分类器难以获得令人满意的识别性能等。 贝叶斯分类器是根据贝叶斯决策理论，具有完整的模式统计知识设计的一类 3 湖北工业大学硕士学位论文 最优分类器，与各类分类器相比，其分类错误概率或者风险最小。根据对特征值 间不同关联程度的假设，可以得出各种贝叶斯分类器，n a i v eb a y c s 、t a n 、b a n 、 g b n 就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器p 引。 神经网络分类器是目前运用最广泛的分类器，在信息、自动化、工程、医学、 经济等领域有着广泛的应用【3 4 。3 5 1 。神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按 某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态 响应来处理信息。它具有联想记忆、分类与识别、优化计算、非线性映射等功能。 在人工神经网络设计和应用研究中，通常考虑三个方面：神经元的激活函数、神 经元之间的连接形式和网络训练【3 6 1 。目前，神经网络用于纺织品疵点分类最合适。 综上所述，国外学者在纺织品图像处理技术上的研究仍然处于领先地位，国 内系统化的研究尚少，主要研究重点还在于对各个技术难点的逐步攻关。 1 2 2 基于机器视觉的纺织品外观质量检测系统的发展现状 目前国外纺织品疵点自动检测设备居于垄断地位，以色列e v s 公司进入中国 市场较早，它所生产的i - t e x 坯布自动检测系统在我国市场认知度最高。但是， 该产品的鲁棒性不好，软件算法的针对性太强，通用性差，且客户服务不及时， 更新缓慢。 德国u s t e r 公司作为目前国际纺织行业众多国际标准的制订者，在本行业内有 着举足轻重的地位，如海关、实验室往往采购u s t e r 的产品对纺织品产品质量作最 终检测设备。u s t e r 公司研制的f a b r i s c a n 纺织品自动检验系统，性能优异，可靠性 与准确率好，但售价高昂，我国纺织企业鲜有采购。 比利时b a r c o 公司研制的织布机监测系统c y c l o p s ，采用面阵c c d 相机作为 检测单元，通过快速移动支架，在织物上方采集图像，实现检测工作。其硬件成 本低，但结构复杂，对控制、图像处理环节要求高，检测速度慢，维护保养繁琐。 国外现有纺织品疵点自动检测设备还有一些，所列出的以上几种是技术相对 成熟、市场占有率较高的产品，它们的软硬件都已相当稳定，但都存在一些缺点， 如进口设备价格十分昂贵、检测对象种类单一、售后服务不及时、软件均为英文 编写，操作人员还需培训等。 。 目前，国内对纺织品疵点自动检测设备需求迫切，但自主设备的研制还处在 起步阶段，各项研究仍以理论探索为主，主要涉足其中有东华大学、苏州大学、 江南大学、华中科技大学等高等院校为主，他们在前期研究上工作十分丰富，取 得了不少有价值的成果。其后又有少数几家拥有相当技术实力的大型企业参与， 如中国纺机集团旗下的多家研发型企业。但由于该类设备系统复杂程度较高，对 4 湖北工业大学硕士学位论文 研制单位的技术储备要求高，国内尚无成熟产品问世，仅有少数单位推出了样机。 我省的黄石纺织机械厂与华中科技大学联合开发了c i 1 0 型织疵自动检测机。该机 图像处理软件为自主研发，检测速度为6 0m r a i n ，织物可检门幅最高达3 2 0 0m i l l ， 检测分辨率o 5l m n 。但疵点的有效检出率与识别准确率低，尚未成功推向市场， 还有待进一步完善。 1 3 目前存在的关键技术问题 机器视觉技术是伴随着计算机、c c d 相机、光学成像等技术不断进步成熟而 发展起来的，特别是遵循摩尔定理发展的计算机中央处理器( c p u ) 芯片，带来 了强大的计算能力，极大的刺激了数字图像处理技术的发展，为机器视觉系统应 用于工程实践提供了不可或缺的技术支持，使得基于机器视觉的自动检测技术的 实现成为可能。但系统的成功绝不是硬件的简单堆砌，还需要对其性能加以考察、 选型，然后设计有针对性的图像处理算法，最后通过合适的计算机语言编制程序， 并加入相应的辅助功能，才能最终实现基于机器视觉的纺织品外观疵点自动检测 系统。 纺织品外观疵点检测涉及到不同种类织物，其门幅各异，常见辅料基本为小 尺寸，如粘钩带门幅为1 0 0m m 左右。普通机织坯布门幅则至少1 6 0 0m r l l 以上， 家纺产品如窗帘、床单等，其门幅往往超过3 0 0 0m l n ，最大可达6 0 0 0m i l l ，而且 纺织品对检测精度的要求高，不低于0 51 1 1 1 1 1 。目前，c c d 相机等硬件尚无法一次 完整拍摄如此高精度宽幅面图像，计算机硬件也无法快速处理这种超高数据量的 图像文件。另一方面，这类高精度相机价格极其昂贵，必将大大增加系统成本， 但对于小门幅织物则得不偿失。因此，采用若干台高分辨率的c c d 相机并行工作 结构、图像处理部分采用分布式结构既能降低系统的实现难度，也能有效控制成 本。 基于机器视觉的纺织品外观疵点检测系统的实现还有几个重要问题需要解 决： ( 1 ) 研究一套行之有效的分布式系统架构，实现宽幅面织物的检测 纺织品检测中幅面宽：精度高、2 擞据量太和实时性高是织物外观疵点检测重 要特点之一，单摄像祝娃僦黼福确滴要求：因此，有必要采用多个+ 摄像机组成分布式的机器视觉系统协同工作以完成纺织品表面缺陷检测。需要设 计一套分布式机器视觉系统，研究分布式系统的组成结构，以及软件的同步采集、 处理方式，以实现宽幅面织物的成功检测。 湖北工业大学硕士学位论文 ( 2 ) 优化软件算法结构，提高其鲁棒性和稳定性 针对不同纹理的纺织品，算法的适应性存在差异，特别是不同织法、不同织 机织出的产品其织疵形成原理也各不相同，造成算法在检测过程中出现误判误检 的情况发生。因此，有必要进一步提高软件的鲁棒性，尽可能满足纺织行业的不 同需要，同时，针对一些具有特异性的纺织品，可设计相应的核心算法，提高算 法针对性和检测效率，以满足不同纺织企业的生产要求。 ( 3 ) 实现纺织品疵点提取、识别与分类 寻找一种有效的纺织品疵点提取、识别与分类方法，是完成一整套具有自主 知识产权的基于机器视觉的纺织品外观疵点检测与质量评价软件系统的必然要 求，是衡量系统成熟与否的重要标准。准确的疵点识别，将为用户提供一项重要 参考决策依据，对于终端客户，它有助于其了解所购产品优劣，对于生产企业， 它能够帮助企业及时发现问题，解决问题，最终提升产品质量与档次。 除此以外，产品质量定级功能、机器学习能力等都是需要研究的重要问题。 1 4 论文的主要研究内容 本论文主要对基于机器视觉的纺织品外观疵点检测方法与系统实现进行了研 究。全文共分为6 章，具体章节内容如下： 第1 章首先介绍课题研究背景、目的与意义，然后基于机器视觉的纺织品外 观疵点检测技术和系统的研究发展现状进行概述；提出实现机器视觉技术应用于 纺织品外观疵点自动检测中亟待的关键技术问题；最后介绍本学位论文的主要研 究工作和总体结构。 第2 章首先提出基于机器视觉的纺织品外观疵点在线检测系统的总体设计方 案，分析分布式机器视觉的系统框架在本系统中的应用前景，尝试模块化系统组 成，探讨各模块功能及相互关系，着重研究相机、镜头等硬件对系统实现的影响、 分布式系统同步方式、相机同步方式，以及图像处理模块功能。 第3 章首先对纺织品图像预处理算法进行了研究，系统分析纺织品图像的噪 声类型和纹理特点，研究图像去噪、纹理处理的方法，设计一种适用于纺织品图 像预处理的自适应滤波器，解决纺织品去噪、纹理处理问题。研究疵点区域分割 方法，设计一种在纺织品图像复杂背景下精确分割疵点的算法。针对预处理后酽。 像中疵点信息断裂的难题，探讨设计高效准确的疵点快速聚类算法。 第4 章主要介绍了疵点的特征提取与识别过程，具体分析了常见的疵点在频 率域、统计学或结构上的一些特征，提出了一种结合疵点典型空间域特征量的基 6 湖北工业大学硕士学位论文 于谱特征的纺织品外观疵点识别方法，并建立纺织品外观疵点特征向量集将其作 为分类标准，输入到基于改进b p 神经网络的纺织品外观疵点分类器分类，得到目 标区域的疵点类别，最后依据四分制评分法对所检纺织品定级打分。 第5 章在前文理论和算法研究的基础上，开发一套针对坯布外观疵点的自动 检测系统，详细说明其机器视觉结构，所用硬件，以及系统主要功能与软件工作 流程。 第6 章总结全文研究工作及主要的研究成果和创新点，指出研究中依然存在 的问题和下一步研究方向。 本论文总体结构如图1 1 所示。 1 绪论 上 2 机器视觉系统总体设计 上 3 纺织品图像处理与疵点检测 上 4 纺织品疵点识别与质量评价 j r 5 系统实现与运行实例 上 6 全文总结与研究展望 图1 1 论文的主要研究内容 7 第2 章机器视觉系统总体设计 机器视觉系统是一种具有机器视觉功能并通过工程处理满足一系列明确要求 的系统，它具有多样性、灵活性和可重组性。基于机器视觉的产品质量检测技术 在工业运用中有着广阔的前景。 针对纺织品不同幅宽、高速高精度的检测要求，在设计基于机器视觉的纺织 品外观质量检测系统时，需综合考虑纺织品在图像采集、处理、疵点分类等方面 的特点。特别是对于宽幅面织物的检测中，有必要引入分布式的系统结构，以实 现对宽幅面纺织品的完全检测，并能够有效降低系统的计算负荷。对图像采集、 处理的方法与算法研究将是实现该系统的基础。 21 系统架构 纺织品检测幅面宽、精度高、数据量太和实时性高是纺织品外观疵点检测一 个重要特点，单摄像机无法满足检测精度和幅面的要求。因此，必须采用多个摄 像机组成分布式的机器视觉系统协同工作。笔者在服务器，客户端( c s ) 模式的分布 式架构的基础上设计了一种基于分布式机器视觉的系统结构以实现宽幅面纺织品 外观疵点检测，如图2 1 所示。 数据滩 控制流 畔肄 蔷j蔷。 图2 1 纺织品外观疵点检测系统总体示意图 湖北工业大学硕士学位论文 2 1 1 主要硬件 常规的基于分布式机器视觉的检测系统由一台服务器、多个图像采集、处理 子模块、信号控制模块、其他输入输出模块等组成。系统工作原理为：服务器调 度、控制各个图像采集、处理子模块并行完成一定区域内相对独立的检测任务， 同时，检测数据通过以太网反馈给服务器，由服务器整理、存储，实现检测结果 的即时输出，或存储检测数据，以便回溯调用。在笔者所设计的分布式机器视觉 系统中，每个图像处理子系统分别由相机、采集卡、图像处理模块和照明模块组 成，是一个相对独立的视觉检测系统。如图2 2 为机器视觉系统基本组成单元。 图2 2 机器视觉系统基本组成单元 系统主要部件包括：显示设备、服务器、客户机、相机、光源、旋转编码器、 及相应的机械装置。 ( 1 ) 线扫描相机 工业领域一般使用c c d 相机作为机器视觉系统的图像采集元件，根据像元架 构主要分为两类：面扫描相机( a r e as c a n ) 与线扫描相机( l i n es c a n ) 。面扫描 c c d 相机像元分布均匀，对同一表面进行采集，成像效果一致性好，适用于高精 度的尺寸测量领域。但面扫描c c d 相机成像速度较慢，无法实现快速连续运动物 体的图像检测领域。线扫描c c d 相机成像原理不同于面扫描c c d 相机，它每次 采集一定宽度的单行图像，然后将多行图像拼接形成一帧图像。现阶段线扫描c c d 相机速度已发展到一个较高水平，可拍摄高速运动的对象，目前线扫描c c d 相机 已大量应用于检测纸张、玻璃、钢板等领域，前景十分广阔。 ( 2 ) 采集卡 完整的图像采集卡包括视频输入接口、输入输出控制接口、计算机总线接口、 信号处理模块、显示模块等部分组成，它可以接收来自相机的数据流，并通过计 算机总线高速传输至存储器、对相机及其他模块进行控制等，需实时完成高速、 大数据量的图像数据采集。随着硬件的发展，目前图像采集卡大都集成了大容量 存储器，有些甚至集成了图像处理算法，大大方便了后续处理工作。 采集卡的选择原则是应与所采用的相机相匹配，同时兼顾计算机接口、系统 实现难度、成本、附加功能等因素。目前应用最广泛的是基于c a m l i n k 和p c i x 9 湖北工业大学硕士学位论文 接口的采集卡，本系统也采用相同标准设备。 ( 3 ) 光源 光源是机器视觉系统的重要组成部分，它主要用于照亮被拍摄对象，提高目 标与背景的对比度、克服环境中背景光的干扰、形成利于后续处理的成像效果等。 适当的光源照明，有利于分离图像中的目标信息与背景，可大大降低图像处理算 法的复杂程度，提高系统的定位、测量精度与可靠性。反之，不合理的光源设计 方式，将导致图像算法变得复杂。 以机织物、针织物为代表的纺织品，由于织造工艺所决定，其图像呈现为周 期纹理图像，疵点则存在其中。因此，纺织品疵点检测方案的建立，需要设计一 套良好的光照方式，弱化纹理，突出疵点。目前，国内外在机器视觉系统中光源 设计的研究非常丰富【3 7 】，但光照方式不同于其他硬件，如前所述，它直接决定了 软件算法的设计，他人成果不能直接应用于本课题研究。通过大量实验，采取正 向单侧高角度照明。 ( 4 ) 其它主要硬件 旋转编码器是用于触发线扫描c c d 相机采集图像的信号源，是本系统的重要 组成部分。 最常见的图像处理设备为计算机，因其系统实现难度、成本、稳定性等综合 优势明显，故而目前基于计算机的图像处理设备仍占据主流地位。 2 1 2 基于p t p 协议的分布式机器视觉系统网络时钟同步方式 分布式机器视觉系统以工业以太网为网络平台，以实现多图像处理子系统的 协调采集和处理，这些直接影响到纺织品表面疵点检测结果的正确性。 时钟是由产生基准频率的信号发生器中的某种频率源以及相配套的输入、输 出接口和控制电路等所组成的一整套具有特定同步时钟功能的综合体，在通信系 统中控制定时的时间基准设备。同步则是时标或信号在频率和相位上保持某种严 格的特定关系。分布式机器视觉系统中的时钟同步是确保分布式任务顺利完成的 重要技术，其目的在于维护一个全局一致的物理或逻辑时钟，保障系统中的信息、 事件及各节点与时间有关的行为有一个全局一致的解释，以确保节点发送和接收 消息在时间逻辑上是完全正确的。通常所说的时钟同步有两种，即频率同步和时 间同步。 目前应用最广泛的时钟同步技术为网络时间协议( n e t w o r kt i m ep r o t o c o l ，简 称n t p ) 3 s 】。它是由美国d e l a w a r e 大学的d a v i dl m i l l s 教授于上世纪八十年代 提出，除了可以估算封包在网络上的往返延迟外，还可独立地估算计算机时钟偏 1 0 湖北工业大学硕士学位论文 差，从而实现在网络上的高精准度计算机校时，是设计用来在i n t e m e t 上使不同的 机器能维持相同时间的一种通讯协定【3 9 1 。 随着网络带宽的提高、分布式高速自动检测技术的发展，对时钟同步精度的 要求已超出了n t p 所能支持的范围。p t p ( p r e c i s et i m ep r o t o c o l ，即：精确时钟 同步协议) 最初是由a g i l e n tl a b o r a t o r i e s ( 安捷伦实验室) 的j o h ne i d s o n 以及来 自其它公司和组织的1 2 名成员在2 0 0 0 年底成立网络精密时钟同步委员会倡议制 定，并该委员会于2 0 0 1 年中获得i e e e 仪器和测量委员会美国标准技术研究所 ( n i s t ) 的大力支持，其起草的规范在2 0 0 2 年1 1 月获得i e e e 标准委员会通过， 即i e e e l 5 8 8 标准 4 0 4 5 1 。 p t p 系统由一个或多个p t p 子域( 简称子域) 组成，每一个子域都有一个子 域名，它包括一个或多个彼此通信的时钟，包含普通时钟( o r d i n a r yc l o c k ，o c ) 和边界时钟( b o u n d a r yc l o c k ，b c ) ，只有一个p t p 通信端口的时钟是普通时钟 ( o c ) ，有一个以上p t p 通信端口的时钟是边界时钟( b c ) ，每个p t p 端口提供 独立的p t p 通信，其中边界时钟保证各个p t p 子域时钟的互联互通。从通信关系 上又可把时钟分为主时钟和从时钟，理论上任何时钟都能实现主时钟和从时钟的 功能，一个简单p t p 子域系统包括一个主时钟和多个从时钟，子域中的主时钟， 除发送同步信息，也可发送外部的标准时间信号到此主时钟所在的同一子域里的 所有其他时钟来进行同步。 p t p 定义了同步报文( s y n c ) ，跟随报文( f o l l o wu p ) ，延迟请求报文 ( d e l a y _ r e q ) ，延迟应答报文( d e l a y _ r e s p ) 和一组管理报文。同步过程可简述为： 首先，主节点以一定周期向从节点发送同步报文，该报文已打上预计的发送时间 戳，但不包括实际时间戳；随后，主节点再向从节点发送一个跟随报文，该报文 包含之前同步报文的准确发送时间戳，从节点可利用这2 个时间戳计算得到它与 主节点的延迟，据此可调整它的时钟的频率；然后，从节点向主节点发送延时请 求报文，由从节点记录它的准确发送时间，由主节点打上准确的接收时间戳；最 后，主节点向从节点返回一延时响应报文，带有先前的延时请求报文的准确的接 收时间戳，从节点利用这个时间和由它所记录的准确的发送时间，可计算出主节 点和从节点之间的传输延迟并调整它的时钟漂移误差。此过程循环进行，保证了 系统伺步的准确性。 偏移包含了网络传输造成的延时t ，从时钟与主时钟之间的偏移三、 = 碣一t m l f ( 2 一1 ) it s l t m l = f 一， 1 、 i t m 3 一玛= f + p 叫 湖北工业大学硕士学位论文 - - 一_ 。_ 一- i ：s t e p 2 - l - - ll i - - 。- - 。一一 ；s t e p l i l i l 服务器客户机 t s i ：接收时间 t s 2 ：精确接收时间 t s 3 ：精确发送时间 t s 4 ：精确接收时间 ， 图2 3p t p 原理 故有： lf ：! 堡! 二丝12 ( 型 至2 2 【(tsl-t她ei)-(tm3-ts3) 弘3 由此可见，p t p 同步过程分为偏移量和延迟测量两个阶段。偏移测量阶段用 来修正主、从时钟的时间差，延迟测量阶段用以测量网络传输造成的时间延迟。 2 2 系统功能 本系统主要为纺织品产品外观疵点检测与质量评价而开发，具有图像采集、 图像处理、检测信息存储与检索、布边打标、质量定级、报表输出等六项主要功 能。如图2 4 所示为系统主要功能。 图2 4 系统主要功能 1 2 问问问时时时间送收送时发接发送确确确发精精精刑m m 湖北工业大学硕士学位论文 2 2 1 多相机同步采集 图像的获取即图像采集实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成 能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。通过光源，相机 等设备形成的图像采集系统获取纺织品的图像并将其存储在计算机的存储器中完 成本系统的图像采集。在分布式机器视觉系统中，多图像处理子系统协调采集和 处理，其首要任务是解决图像采集的同步和数据同步，它们直接影响到疵点检测 结果的正确性。 c c d 相机作为图像采集的关键设各，因其核心部件c c d 芯片的设计制造仅掌 握在少数国外企业手中，国产化率还很低，特别是在高分辨率、高速拍摄场合国 产相机无法满足要求。为此，考虑到图像噪声、分辨率、扫描方式及接口等参数 影响，笔者选择加拿大d a l s a 公司的线阵c c d 相机。 目前c c d 相机常用r s 2 3 2 串行总线对相机的参数与工作模式进行设置， c a m l i n k 相机通常采用m d r 2 6 接口实现r s 2 3 2 协议，控制相机。就单相机而言， 主要的的同步方式有：内同步、外同步、电源同步等，其具体功能如下： a ) 内同步：利用相机内置的同步信号发射器产生的同步信号来完成同步信号 控制，此时相机按固定的频率进行工作，人们只能控制信号发生的间隔，而对其 位置无法控制，该同步方式不适合于分布式机器视觉系统中的多相机协同工作； b ) 外同步：通过外置同步信号发射器将特定的同步信号送入相机的外同步输 入端，可满足对相机的工作时刻和工作位置进行完全控制特殊状态需要，适合于 在本系统中使用； c ) 电源同步：也称为线性锁定( l i n el o c k ) ，它是用相机的直流电源完成垂 直同步，对于多相机系统的适应能力不强，应用范围较少。 除以上三种常见的相机同步方式之外，还可以采用以一台相机为标准时钟， 令系统内的其他相机与其同步的方式来实现各相机同步，此方法的误差最小，适 合于高精度运用环境中，但其对信号控制、算法、网络的要求都相当高，增加了 系统的复杂度，其经济性低。 ，综上所述，本系统采用外同步的方式，以一台同步信号分配器作为信号源， 控制系统内各相机进行同步采集。 2 2 2 图像处理 纺织品图像处理流程主要有图像采集、图像预处理、疵点分割、疵点聚类、