駱然然,鮑 敏,沈衛(wèi)平,費(fèi) 鑫
(浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動(dòng)控制學(xué)院,浙江杭州310018)
在織造行業(yè)中往往需要對(duì)織物產(chǎn)品進(jìn)行表面紋理、疵點(diǎn)的檢測(cè),且由于織物產(chǎn)品尺寸一般較大,必須使用寬幅掃描儀進(jìn)行織物圖像掃描。
以生產(chǎn)大幅面掃描儀著稱的英國(guó)Colortrac公司生產(chǎn)的最寬幅面掃描儀SmartLF CX42的掃描規(guī)格為1 118 mm×1 067 mm,國(guó)內(nèi)掃描儀生產(chǎn)制造商可提供的掃描幅面寬度范圍一般在210 mm~1 296 mm。而目前市場(chǎng)上的床單、被褥尺寸可達(dá)2 300 mm×2 500 mm,顯然,普通寬幅掃描儀無法滿足織造行業(yè)的特殊要求,并且這類掃描儀的掃描厚度大多只可滿足工程圖紙、地圖和書畫等紙制品。根據(jù)紡織織造行業(yè)的材料特點(diǎn),國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的超寬幅掃描儀可以較好地解決掃描過程中織物尺寸和材質(zhì)厚度這兩個(gè)問題。
織物疵點(diǎn)的檢測(cè)在紡織品檢測(cè)中是最重要的檢測(cè)項(xiàng)目之一。長(zhǎng)期以來,疵點(diǎn)檢測(cè)都是由人工視覺完成,其檢測(cè)速度一般在10 m/min~15 m/min,該方法容易受到外界環(huán)境的影響,并且存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低、漏檢率高等缺點(diǎn)[1]。近些年國(guó)內(nèi)外學(xué)者在織物檢測(cè)方面進(jìn)行了很多研究,基本上是圖像處理技術(shù),包括小波變換、Gabor濾波器、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、共生矩陣以及Markov隨機(jī)場(chǎng)等多種工具[2]。目前,圖像處理技術(shù)在紡織檢測(cè)中獲得了廣泛應(yīng)用,以工業(yè)掃描儀驗(yàn)布系統(tǒng)代替人工視覺,實(shí)現(xiàn)對(duì)紡織品的自動(dòng)檢測(cè),可以更好地提高紡織企業(yè)的自動(dòng)化程度,提高產(chǎn)品的正品率,從而對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到促進(jìn)作用[3]。
基于以上兩點(diǎn),本研究開發(fā)一款可以配套超寬幅掃描儀的圖像疵點(diǎn)檢測(cè)軟件,并通過實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)對(duì)織物表面掃描、織物數(shù)字圖像校正以及對(duì)目標(biāo)織物疵點(diǎn)檢測(cè)等功能。
在超寬幅掃描儀獲取圖像的過程中,由于成像系統(tǒng)的非線性、掃描姿態(tài)及掃描鏡頭與織物的相對(duì)運(yùn)動(dòng)等原因,所產(chǎn)生的圖像像元的幾何位置相對(duì)于原景物圖像產(chǎn)生的擠壓、伸展、偏移和扭曲等變形,解決這類失真問題的方法稱為幾何校正[4]。超寬幅掃描儀實(shí)物如圖1所示。
圖1 超寬幅掃描儀
此外,在紡織工業(yè)中往往會(huì)因?yàn)榧徔棛C(jī)械的勞損或編織程序的錯(cuò)誤導(dǎo)致織物存在各種各樣的瑕疵點(diǎn),包括錯(cuò)線、破洞、堵孔、斷線等等。因此,通過超寬幅掃描儀對(duì)目標(biāo)織物與標(biāo)準(zhǔn)織物進(jìn)行掃描配準(zhǔn)、尋找目標(biāo)織物的瑕疵點(diǎn)也是超寬幅掃描儀需要解決的問題之一。
圖像幾何校正的基本方法是先建立幾何校正的數(shù)學(xué)模型,其次利用已知條件確定模型參數(shù),最后根據(jù)模型對(duì)圖像進(jìn)行幾何校正。圖像幾何校正通常分為兩步:首先對(duì)圖像進(jìn)行空間坐標(biāo)變換,然后再重新確定新像素的灰度值[5]。
在實(shí)際操作中,筆者先用超寬幅掃描儀獲得一幅沒有畸變或畸變較小的圖像,以此作為基準(zhǔn),然后根據(jù)基準(zhǔn)圖像去校正幾何失真圖像[6]。
將基準(zhǔn)圖像設(shè)為f(x,y),而有較大幾何畸變的圖像用g(x',y')表示,空間坐標(biāo)變化如圖2所示,是一種畸變情形。
圖2 空間坐標(biāo)變化
兩幅圖像幾何畸變的關(guān)系可以用下列解析式來描述:
通常和可用多項(xiàng)式來近似表示:
如此,便可以用基準(zhǔn)圖與畸變圖的采樣點(diǎn)來確定函數(shù)和,以便整幅圖像的像素點(diǎn)變換坐標(biāo)。
雙線性內(nèi)插法是利用待求點(diǎn)4個(gè)相鄰像素的灰度在二方向上做線性內(nèi)插,雙線性內(nèi)插法如圖3所示。
圖3 雙線性內(nèi)插法
下面推導(dǎo)待求像素灰度值的計(jì)算式[7]。
對(duì)于(i,j+v),有:
該方法具有低通濾波性質(zhì),使高頻分量受損,圖像輪廓有一定模糊,但沒有灰度不連續(xù)的缺點(diǎn),結(jié)果令人滿意。
設(shè)恢復(fù)的圖像像素在基準(zhǔn)坐標(biāo)系統(tǒng)為等距網(wǎng)格的交叉點(diǎn),從網(wǎng)格交叉點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)出發(fā),根據(jù)下式和若干已知點(diǎn),求解未知數(shù):
據(jù)此推算出各網(wǎng)格點(diǎn)在已知畸變圖形上的坐標(biāo)(x',y')。由于(x',y')一般不為整數(shù),不會(huì)位于畸變圖像像素中心,因而不能直接確定該點(diǎn)的灰度值,而只能由該像點(diǎn)在畸變圖像的周圍像素灰度值內(nèi)插求出,將它作為對(duì)應(yīng)像素(x,y)的灰度值,從而獲得校正圖像,以備下一步圖相配準(zhǔn)及查找織物疵點(diǎn)。
圖像配準(zhǔn)就是將不同時(shí)間、不同傳感器或不同條件下(天候、照度、攝像位置和角度等)獲取的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過程。本研究將圖像配準(zhǔn)計(jì)算應(yīng)用于超寬幅掃描儀的織物掃描圖像,來進(jìn)行織物疵點(diǎn)的監(jiān)測(cè)[8-9]。
基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法一般不需要對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)先處理,而是利用圖像本身具有灰度的一些統(tǒng)計(jì)信息來度量圖像的相似程度。
該方法的基本思路[10]是:將標(biāo)準(zhǔn)織物圖像T(大小為N×N,單位:像素)疊放在目標(biāo)織物圖像S(大小為M×M,單位:像素)上滑動(dòng),標(biāo)準(zhǔn)織物圖像覆蓋下的那塊目標(biāo)織物圖像為子圖 Si,j,i,j為 T左上角像點(diǎn) A在S中的坐標(biāo),比較T和Si,j的灰度信息即可尋找標(biāo)準(zhǔn)織物圖像和目標(biāo)織物圖像的差異點(diǎn),即找到目標(biāo)織物的瑕疵點(diǎn)。配準(zhǔn)原理圖如圖4所示。
圖4 配準(zhǔn)原理圖
該設(shè)計(jì)利用TWAIN協(xié)議接口從超寬幅掃描儀設(shè)備上獲取織物靜態(tài)圖像,其軟件結(jié)構(gòu)流程如圖5所示。
圖5 圖像處理流程圖
疵點(diǎn)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。
圖6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本研究通過對(duì)超寬幅掃描儀在工業(yè)掃描過程中遇到的幾何失真及織物疵點(diǎn)識(shí)別的介紹,引出對(duì)數(shù)字圖像失真校正及圖相配準(zhǔn)的研究,利用數(shù)字圖像的像素空間坐標(biāo)變換和像素灰度內(nèi)插法對(duì)失真圖像進(jìn)行校正處理,并通過基于灰度化的圖相配準(zhǔn)計(jì)算進(jìn)行織物疵點(diǎn)檢測(cè)。通過對(duì)織物進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn),證實(shí)了該軟件能夠準(zhǔn)確地得到織物疵點(diǎn)信息,且方便技術(shù)人員操作,對(duì)織造檢測(cè)行業(yè)具有一定的意義。
掃描檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用前景廣闊,但是,目前國(guó)內(nèi)超寬幅掃描儀市場(chǎng)尚未成熟,織物檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究狀況仍處于初級(jí)階段,尚需進(jìn)一步提高自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)水平。
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