俞新星　任勇　支佳雯

摘要：针对传统织物生产企业中，人工检测织物存在瑕疵检出效率低、误检率高的问题，提出了一种织物表面疵点检测方法。该方法首先采用高斯滤波、线性归一化以及限制对比度自适应直方图均衡化对织物表面图像进行预处理，从而有效增强图像中的疵点表现细节，然后通过改进的Gabor优化选择，再对选择后的图像进行初分解，从中挑选出最优滤波图像进行二值化处理，最后运用统计学方法进行疵点判断并获得最终结果。该方法实现简便、硬件要求低、适应性广，可用于判断织物表面是否含有疵点，并定位疵点。实验证明，织物表面疵点检测准确率高达95.38%。

关键词：织物疵点检测;Gabor优化选择;直方图均衡化;线性归一化

中图分类号：TS103;TP391

文献标志码：A

文章编号：1009-265X（2021）01-0062-06

Abstract：Toaddresstheproblemsoflowdefectdetectionefficiencyandhighfalsedetectionrateofmanualfabricdetectionintraditionalfabricmanufacturingenterprises，afabricsurfacedefectdetectionmethodisproposed.Forpurposeofthismethod，theGaussianfilter，linearnormalizationandlimitedcontrastadaptivehistogramequalizationareadoptedforpreprocessingfabricsurfaceimages，todisplaydetectdetailsoftheimagesclearly.Secondly，theselectedimagesarepreliminarilydecomposedviaimprovedoptimalGaborfilter，withaviewtopickingouttheoneswiththeoptimalfilteringforbinarizationprocessing.Lastly，defectjudgmentisconductedbymeansofstatisticalapproach，andthefinalresultisobtained.Themethodiseasytooperate，haslowrequirementsintermsofhardware，andisofwideadaptability.Itcanbeusedtojudgethepresenceofdefectsonfabricsurface，andlocatethem.Themethodisprovedtohaveanaccuracyrateoffabricsurfacedefectdetectionashighas95.38%throughexperiments.

Keywords：fabricdefectdetection;optimalGaborfilter;histogramequalization;linearnormalization

作者簡介：俞新星（1998-），男，江苏如皋人，2017级软件工程专业本科生。

织物的疵点检测是纺织工业中一项十分重要的环节。传统的织物疵点检测通常由人工完成，缺乏统一的疵点评判标准，且存在检测速率与精度低、漏检与误检率高等问题[1]。因此寻求快速精确检出织物疵点的方法成为现代化纺织业亟需解决的问题。

目前普遍采用机器视觉的方法进行织物疵点检测。其中，织物瑕疵特征提取算法是织物疵点检测的核心，针对织物疵点检测算法主要基于模型的方法，有基于统计学的方法，基于谱分析的方法等。基于模型的方法需要构建模型并对各种织物瑕疵进……