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申请/专利权人：江苏腾威纺织科技有限公司
摘要：本发明涉及图形识别领域，具体涉及一种布匹缺陷识别方法，包括：获取布匹表面图像的灰度图像和疑似缺陷区域，对疑似缺陷区域边缘线上的边缘像素点进行密度聚类得到不同密度的聚类块，获取边缘线的边缘区域，从而抽取出边缘区域中像素点的混乱程度，并结合边缘线的边缘区域内外的聚类块的数量得到边缘线的聚集性，同时抽取围绕边缘线的每一圈的离散性特征，根据离散性和聚集性获得疑似缺陷区域属于缺陷区域的概率，识别出布匹的缺陷区域。本发明通过对缺陷边缘像素点进行分析，计算边缘的聚集性和这些聚集边缘的围绕性，得到缺陷概率，提高了缺陷识别的准确性。
主权项：1.一种布匹缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取布匹表面图像的灰度图像；获取灰度图像的分块区域，利用预设分割阈值对每个分块区域分割，获得每个分块区域的疑似缺陷区域；获得疑似缺陷区域的边缘线，对疑似缺陷区域边缘线上的边缘像素点进行密度聚类，获得不同密度的聚类块；获取边缘线的边缘区域，根据边缘线的边缘区域中像素点的灰度值得到边缘区域中像素点的混乱程度；根据边缘线的边缘区域内外的聚类块的数量、每个聚类块的密度以及边缘区域中像素点的混乱程度，得到边缘线的聚集性；获取围绕边缘线每一圈的像素点的灰度序列，根据灰度序列得到灰度差异序列，根据灰度差异序列计算围绕边缘线的每一圈的离散性；根据边缘线的聚集性和围绕边缘线的每一圈的离散性得到围绕边缘线的每一圈的缺陷概率，根据围绕边缘线的所有圈的缺陷概率获得疑似缺陷区域属于缺陷区域的概率；当疑似缺陷区域属于缺陷区域的概率大于预设概率阈值时，将疑似缺陷区域标记为缺陷区域；所述根据围绕边缘线的所有圈的缺陷概率获得疑似缺陷区域属于缺陷区域的概率，包括的具体步骤如下：疑似缺陷区域边缘线上所有圈的缺陷概率的均值，记为疑似缺陷区域属于缺陷区域的概率。
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权利要求：
百度查询： 江苏腾威纺织科技有限公司 一种布匹缺陷识别方法
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