摘 要

目前，依靠传统的手工检测方式检测纺织物疵点已不能满足人们的需求，手工检测疵点费时费力检测效率低下并且对疵点的检出率也不高。随着科学水平的提高，人们对疵点的自动检测技术研究也渐渐成熟，所以方便快捷的纺织物疵点检测方法应运而生。本文针对纺织物的疵点检测这一课题，借助MATLAB软件平台，基于形态学处理法对纺织物图像进行处理从而检测疵点。

本文主要研究内容如下：

(1)研究了疵点检测过程所用到的图像处理方法，有去除噪声的中值滤波，用于求取自相关函数的傅里叶变换，还有图像处理的形态学处理法。

(2)分析了具体的疵点检测过程，分为两个部分：图像采集和图像处理。先要采集图像，将获得的模拟信号转换成数字信号，使之能够存储在计算机的内部可供后续处理；再在计算机内部运用图像处理技术对图像进行预处理，采用形态学处理法对图像更细化的处理来获取疵点。为使纺织物疵点检测效果更加明显，针对不同疵点特点，最后再一次使用形态学算法中的开运算去除噪声的干扰，使疵点更加凸显。这种算法可对破洞疵点、断经疵点、缺纬疵点有较明显的检测效果。

(3)由于不同疵点的特点不同，一种算法并不能适用于所有类型的疵点检测，针对纬斜这种类型的疵点，本文也给出了合适的算法，并对这两种算法进行了比较。

关键词：纺织物疵点检测；图像处理；形态学处理；MATLAB；阈值分割

Abstract

At present relying on tradition manual testing method of detecting fabric defects can’t satisfy the need of people. The way is not efficient and also wastes our energy. It has low rate of detecting. With the improvement of science and technology, the science of detecting the fabric defects automatically becomes more and more mature. Therefore, some methods with fabric defects arise gradually. Based on the topic of the fabric defects the article uses of the Morphological Operations in the detections of fabric defects. It is under the help of MATLAB software platform.

This article what main contains is as follows:

1. The article researches the image processing methods, such as, a median filter to remove the noise, the FFT to calculate the Autocorrelation function and morphology processing method for processing image.
2. In the process of defections, the experiment is divided into two parts: image acquisition and image processing. First collect images, the collected images need to be transformed .Therefore analog signals transform into digital signals. Then to allow to store in the computer, they are available for subsequent processing. Second, in the computer, we use the technology of image preprocessing to process the image .and the morphological processing method is adapted to process image more detailed processing in order to obtain defect. In order to optimize the experiment, for different defect characteristics, the experiment use opening function of morphology algorithm to remove the interference of noise, make a defect more highlights. The methods are good for detects of hole、warp-lacking and weft-lacking.
3. But a kind of method cannot be adopted for all kinds of defects. Therefore, in addition to the bias filling fabric, this paper also gives the appropriate algorithm. In the end, the two algorithms are compared with each other in detail.

Key Words：Fabric Defect detection; Image processing; Morphological operation; MATLAB; Threshold segmentation

目 录

第1章 绪 论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 检测方法的国内外研究现状 1

1.3 本文的结构 3

第2章 检测算法的基本原理 4

2.1 图像增强原理 4

2.2 中值滤波原理 4

2.3 傅里叶变换原理 5

2.3.1 傅里叶变换 6

2.3.2 快速傅里叶变换(FFT) 8

2.4 数学形态学原理 9

第3章 疵点检测算法的具体实现 11

3.1 纺织物疵点检测的软硬件环境 11

3.2 纺织物图像预处理 12

3.3 形态学处理法检测疵点算法与实现 13

3.3.1 形态学处理第一阶段 14

3.3.2 形态学处理法第二阶段 18

3.4 其他疵点检测算法 22

3.5 两种检测算法的比较 25

第4章 总结和展望 26

4.1 论文工作总结 26

4.2 研究工作展望 27

致 谢 28

参考文献 29

第1章 绪 论

1.1 研究目的及意义

很长时间以来，我国大多数纺织企业，尤其是一些中小型企业，对纺织疵点的检测还是主要依赖人工离线检测来完成，这个不仅费时费力，而且误检率和漏检率很高，因为这受监测人员自身主观因素及车间环境等客观因素影响非常大，不能够达到很好的检测效果。随着社会科技的进步以及人们生活水平的提高，人们对纺织物的要求也进一步提高，因此要跟上消费者的需求就得不断提高衣服的质量。众所众知，纺织物质量和生产效率是工厂必须要注重的问题。在纺织产品的检测上，普通人工离线检测已经并不能满足需求了，所以当务之急是要提高疵点检测率，研究开发出快速、可靠的自动检测系统来代替人工检测。

在纺织生产中，疵点检测的自动化其实是最难实现的，这不单单受目前的科学技术的限制，更与纺织物本身的特性有关。纺织疵点的产生是一个随机的过程，它在纺织物生产过程中随机出现，疵点种类复杂多样，特点各有不同，这些都决定了他们并不能被统一的检测出来，手工检测显然难以实现，利用计算机图像处理图像得到疵点也不容易，因此想要实现疵点检测自动化困难重重。纺织品的种类随着它的划分标准可以分成不同的类型，它们的产生疵点的原因也大不相同。随着科学的发展，计算机和图像处理技术日益成熟，已经能够达到改善日常生活方式的地步。对于人们追求的舒适简单方便快捷等等，目前的科技已经在尽量满足，那么对于纺织物疵点检测这一块同样也不例外，这种原先需要手工完成的工作已经在人们的努力下取得了巨大进步。

1.2 检测方法的国内外研究现状

对于纺织物疵点的检测与实现，目前在国内外都有不同的方法已经应用于实践了，取得了不同程度的成功，他们根据纺织物的不同特性，研究出适合于不同纺织物疵点的检测与实现的方法。

近几年在国内，尽管我国对于纺织物疵点检测的研究工作还处于萌芽阶段，发展的并不成熟，但研究人员对于研究和开发纺织物疵点检测系统的激情持续高涨，各种针对它的研究工作项目也如雨后春笋般渐渐涌现。例如，香港大学研究成功的一个自动监测系统CAVIS，据说它可以在胚布运动速度为30.5cm/s的情况下，获得高达98%的主要瑕疵检测率，这个瑕疵检测率还是很高的。这个自动检测系统^[1]的图像采集过程是通过线阵照相机扫描给出的纺织物从而得到的胚布图像，然后再采用Gabor滤波器的方法对图像进行一系列的处理，这样就能够得到检测出疵点的图像，最后对这个处理过的图像结果进行分析总结，根据它的图像特征来匹配疵点种类，从而得出结论。