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摘要：本发明公开了一种用于电脑横机的疵点在线检测方法及系统。疵点在线检测方法包括如下步骤：获取待生产的针织面料的花样文件信息；获取针织面料生产过程中的在线图像信息；根据花样文件信息调用至少一种相应的检测算法，对在线图像信息进行检测识别得到疵点信息；根据疵点信息指导针织面料生产工艺的调整和修正。本发明实现了生产过程中实时监控针织面料质量，及时发现和识别各种疵点，并通过反馈机制实现对生产过程的动态调整，提高产品质量和生产效率。
主权项：1.一种用于电脑横机的疵点在线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）获取待生产的针织面料的花样文件信息；2）获取所述针织面料生产过程中的在线图像信息；3）分别通过均值滤波器和中值滤波器对所述在线图像信息进行平滑处理，减少高频噪声和椒盐噪声；4）根据所述花样文件信息调用至少一种相应的检测算法，对所述在线图像信息进行检测识别得到疵点信息；所述检测算法至少包括多网眼结构面料检测算法、单一颜色面料检测算法、多种颜色面料检测算法和复杂纹理面料检测算法；所述多网眼结构面料检测算法包括如下步骤：采用边缘提取算法获得多网眼结构面料的边缘轮廓信息，再采用形态学闭运算填充所述边缘轮廓信息中的小孔洞，使网眼轮廓完整；采用轮廓提取算法对多网眼结构面料的每个网眼进行尺寸和形状的统计分析，计算各网眼的面积和周长，识别其中的异常网眼为疵点，并标记疵点的位置，统计疵点数量和分布情况；所述多种颜色面料检测算法包括如下步骤：对所述在线图像信息的颜色空间进行区域分割，将其分割成若干单色区域；首先将图像转换至HSV或Lab颜色空间，再对颜色空间中的每个像素xi进行K-means聚类，获得像素xi的聚类标签ci；更新每个聚类的中心uj，使其等于分配到该中心的所有像素的平均值；其中，； ； C j 为分配到聚类中心uj的所有像素的集合，为集合的大小；采用所述单一颜色面料检测算法分别对各单色区域进行疵点识别，并标记疵点的位置，统计疵点数量和分布情况；5）根据所述疵点信息指导所述针织面料生产工艺的调整和修正。
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