织品（帘子布）瑕疵点检测算法 纺织品的生产过程中总会产生瑕疵点，这些瑕疵点直接影响到织物质量的好坏，从而直接影响到产品的销售以及出口等相关行业。所以验布环节是织物质量控制的一个十分重要的过程。迄今为止，传统的验布工作都是由人工完成的，鉴于验布人员主观意识影响，常常存在有错检、漏检等问题，并且效率比较低。但是随着计算机数字图像处理技术和工业自动化的发展，纺织品生产的自动化成为了必然趋势，基于机器视觉的自动验布系统已经成为大家关注的焦点。 1.引言 目前，国外纺织品的检测已经开始靠硬件完成，但价格非常昂贵。找到一种基于PC 平台的自动检测算法，可以有效的快速、准确并且低成本的检测织物表面的瑕疵点。 帘子布图像瑕疵点检测算法研究主要有四部分组成， 1)首先是预处理，在对织物图像进行直方图均衡化后，通过对比分析几种平滑锐化算法，选择了用中值滤波对图像进行平滑去噪，用 Top-Hat 算子变换对织物图像进行锐化增强； 2)接着是通过分析对比，选择了灰度直方图法对织物图像是否含有瑕疵点进行快速判断； 3)然后是图像分割，提出了一种基于数学形态学的检测算法，即先利用自相关函数和 FFT 找出织物经纬结构的重复单元，以其为依据，用形态学中腐蚀背景和膨胀目标的方法检测图像中的疵点信息，再在传统的形态学处理法之后，再一次采用开运算进一步的消除噪声，从而更加突出疵点； 4)最后通过织物疵点长度 L、疵点宽度 W、疵点的经纬伸长度 R、疵点面积 S 及疵点的紧密度 C 五个特征常量对织物进行特征提取。 通过实验可以结果证明，本文提出的算法都是有效可行的。 1.1 背景 众所周知，产品的质量关系着企业的存亡。而产品质量的检测是企业生存的一个重要内容。比如纺织物等表面瑕疵点的检测和识别。它是产品质量的一个重要因素，亦是产品材料表面检测的重要环节。瑕疵点检测就是在产品生产完成后，通过肉眼观察，找到有瑕疵的地方，然后再经过修复和整理，尽可能的降低瑕疵点数量，从而保证产品的质量。 如今我国的纺织工业正在飞速发展，其中棉纺、棉布、丝织品、服装等产量居世界第一，数量和种类日益丰富，但生产效率和产品质量没有得到有效的保障。所以我国的自主品牌因为没有创新从而走向国际市场的屈指可数，利润相比其他行业少之又少。我国的纺织行业在我国市场经济的发展和加入 WTO 之后，面临的竞争压力逐步增大，如何提高产品质量和降低生产成本成为其生存的关键。本课...
