本發(fā)明涉及自動(dòng)檢測(cè)
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種基于頻譜分析測(cè)量色織物密度的方法及裝置。
背景技術(shù)：
：色織物密度是機(jī)織物的重要規(guī)格參數(shù)，對(duì)織物和服裝的外觀及物理性能起著決定性作用，色織物密度的測(cè)量因此也是紡織產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)中不可或缺的部分。傳統(tǒng)測(cè)量色織物密度的方法是專(zhuān)業(yè)檢測(cè)人員在密度鏡的幫助下，通過(guò)肉眼觀察分析完成。用密度鏡測(cè)量織物密度雖然簡(jiǎn)單實(shí)用，但存在檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、效率低的缺點(diǎn)，還易受到檢測(cè)人員的熟練度和個(gè)人主觀感覺(jué)的影響。隨著圖像處理和人工智能的快速發(fā)展，紡織鄰域的研究人員開(kāi)始將計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步應(yīng)用于紡織品質(zhì)量檢測(cè)，其中就包括用數(shù)字化自動(dòng)測(cè)量織物密度的裝置?？梢詮默F(xiàn)有技術(shù)(CN201110174101.7；CN201210094860.7)得知織物密度的自動(dòng)測(cè)量，多是基于單面圖像進(jìn)行數(shù)字化測(cè)量來(lái)完成。然而色織物是由經(jīng)紗和緯紗相互交織而成，經(jīng)緯紗線在織物的一面呈現(xiàn)周期性沉浮，所以僅僅從色織物單面圖像無(wú)法獲得完整的紗線信息，從而影響紗線密度測(cè)量的準(zhǔn)確性。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種色織物密度的測(cè)量方法及其利用該方法設(shè)計(jì)的測(cè)量色織物密度的裝置。一種色織物密度的測(cè)量方法，利用仿射變換完成色織物正反雙面圖像的匹配，利用小波融合算法將正反雙面圖像進(jìn)行融合，然后通過(guò)傅里葉變換得到融合圖像的頻譜圖，利用頻譜圖中的特征頻率峰點(diǎn)得到重構(gòu)的經(jīng)緯紗線圖像并計(jì)算出紗線密度。一種利用該色織物密度測(cè)量方法設(shè)計(jì)的色織物密度的測(cè)量裝置，主要包括五個(gè)部分：CCD相機(jī)、標(biāo)準(zhǔn)光源、帶有標(biāo)準(zhǔn)色塊和特征匹配點(diǎn)的樣本夾具、封閉暗箱、數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)。為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明提供了一種色織物的密度測(cè)量方法，包括以下步驟：1)將色織物正反雙面圖像進(jìn)行圖像融合得到融合圖像；2)將融合圖像通過(guò)傅立葉變換得到頻譜圖；將頻譜圖處理得到重構(gòu)的經(jīng)緯紗線圖像，然后根據(jù)重構(gòu)的經(jīng)緯紗線圖像計(jì)算出色織物密度。步驟1)將色織物正反雙面圖像進(jìn)行圖像融合得到融合圖像：將色織物正反雙面圖像通過(guò)仿射變換完成正反雙面圖像匹配，然后利用雙層小波變換融合算法處理得到融合圖像。作為優(yōu)選的，通過(guò)仿射變換完成正反雙面圖像匹配過(guò)程具體包括以下步驟：a、利用圖像分割和Sobel邊緣檢測(cè)算子提取特征三角形三條邊所在直線；b、利用Radon變換計(jì)算出三條邊的直線方程；c、計(jì)算三角形頂點(diǎn)坐標(biāo)得到其重心點(diǎn)坐標(biāo)；d、將重心作為特征匹配點(diǎn)，通過(guò)仿射變換得到匹配完成的正反雙面圖像。作為優(yōu)選的，在利用小波融合算法將正反雙面圖像進(jìn)行融合中，正反雙面圖像進(jìn)行融合的過(guò)程具體包括一下步驟：設(shè)S為輸入的織物圖像，SA為第一層小波分解得到的低頻子圖像，SH為水平高頻子圖像，SV為垂直高頻子圖像，SD為對(duì)角高頻子圖像；SSA，SSH，SSV和SSD分別為第二層小波分解低頻子圖像SA的相應(yīng)四個(gè)子圖像；A)利用雙層小波分解織物正反雙面圖像S1和S2，得到其分解過(guò)后的子圖像；B)分別提取正面圖像S1和反面圖像S2經(jīng)雙層小波分解后得到的水平高頻子圖像SSH1和SSH2；在水平高頻子圖像中，計(jì)算以每個(gè)像素點(diǎn)為中心3x3區(qū)域內(nèi)共計(jì)9個(gè)像素點(diǎn)的局部方差值，設(shè)DSSH1和DSSH2分別代表計(jì)算得到的SSH1和SSH2的局部方差值，則融合圖像第三層水平高頻子圖像SSH中相應(yīng)像素點(diǎn)的值可以用以下公式得到：SSH(m,n)=SSH1(m,n),DSSH1(m,n)≥DSSH2(m,n)SSH2(m,n),DSSH1(m,n)<DSSH2(m,n)]]>其中，m,n分別為圖片水平方向像素點(diǎn)數(shù)和豎直方向像素點(diǎn)數(shù)；C)采用與B)相同的計(jì)算方法，利用SSV1和SSV2，SSA1和SSA2，SSD1和SSD2可以得到融合圖像第三層垂直高頻子圖像SSV和對(duì)角高頻子圖像SSD以及正面低頻子圖像SSA；D)利用計(jì)算出的SSH，SSV和SSD及SSA，通過(guò)二維離散小波反變換得到融合圖像第二層低頻子圖像SA；E)采用和步驟B)到D)相同的方法計(jì)算融合圖像第二層的水平高頻子圖像SH，垂直高頻子圖像SV以及對(duì)角高頻子圖像SD；F)利用計(jì)算出的SH，SV，SD和SA，通過(guò)二維離散小波反變換最終得到融合圖像S。步驟2)將融合圖像通過(guò)傅立葉變換得到頻譜圖，將頻譜圖處理得到經(jīng)緯紗線重構(gòu)圖，然后根據(jù)重構(gòu)的經(jīng)緯紗線圖像計(jì)算出色織物密度。作為優(yōu)選的，將融合圖像通過(guò)傅立葉變換得到頻譜圖，將頻譜圖處理得到經(jīng)緯紗線重構(gòu)圖，然后根據(jù)重構(gòu)的經(jīng)緯紗線圖像計(jì)算出色織物密度，具體包括以下步驟：1、利用快速傅里葉變換技術(shù)得到融合圖像的頻譜圖；2、利用峰點(diǎn)濾波提取頻譜圖中位于水平和垂直方向上的特征頻率點(diǎn)，分別代表經(jīng)紗和緯紗周期；3、利用提取出的峰點(diǎn)信息，通過(guò)傅里葉反變換得到經(jīng)緯紗線重構(gòu)圖并計(jì)算出紗線密度，作為更優(yōu)選的，紗線密度的計(jì)算公式為：R1=xswR1=ysh⇒sw=xRsh=yR]]>dj=njswdw=nwsh]]>其中，式中：R表示采集圖像的分辨率；Sw，Sh分別是原始圖像的寬度和高度，單位為英寸；x，y分別為原始圖像水平和垂直方向的像素?cái)?shù)；dj，dw分別為經(jīng)紗密度和緯紗密度。一種利用該方法設(shè)計(jì)的色織物密度測(cè)量裝置，主要包括五個(gè)部分：CCD相機(jī)、標(biāo)準(zhǔn)光源、帶有標(biāo)準(zhǔn)色塊和特征匹配點(diǎn)的樣本夾具、封閉暗箱、數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)。CCD相機(jī)、標(biāo)準(zhǔn)光源、帶有標(biāo)準(zhǔn)色塊和特征匹配點(diǎn)的樣本夾具置于封閉暗箱中；樣本夾具豎直放置在暗箱底部中心線上；待測(cè)色織物樣本放置于樣本夾具上；標(biāo)準(zhǔn)光源對(duì)稱(chēng)放置在色織物兩邊；在色織物兩邊對(duì)稱(chēng)放置CCD相機(jī)；CCD相機(jī)與數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)相連；打開(kāi)標(biāo)準(zhǔn)光源后，CCD相機(jī)拍攝色織物正反雙面圖像，將圖像信息傳輸至數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)，數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)利用所述色織物密度測(cè)量方法相應(yīng)的算法完成色織物密度測(cè)量。優(yōu)選的，樣本夾具包括相互夾持的兩塊夾持板，夾持板的表面設(shè)有24色校準(zhǔn)色塊和對(duì)位匹配三角形；夾持板之間通過(guò)相互匹配的磁鐵吸附夾持。優(yōu)選的，色織物密度測(cè)量裝置中標(biāo)準(zhǔn)光源為四個(gè)，對(duì)稱(chēng)擺放在樣本夾具的左右兩邊。在本發(fā)明中，通過(guò)正反雙面圖像采集系統(tǒng)采集色織物正反雙面圖像；利用仿射變換實(shí)現(xiàn)正反雙面圖像像素級(jí)的一一對(duì)應(yīng)，完成雙面對(duì)位匹配；通過(guò)基于雙層小波變換的圖像融合算法，將正反雙面圖像的灰度圖進(jìn)行融合；借助快速傅里葉變換技術(shù)得到融合圖像的頻譜圖；最后通過(guò)提取頻譜圖中對(duì)應(yīng)紗線周期性信息的特征頻率點(diǎn)完成色織物密度測(cè)量。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明中的色織物密度測(cè)量裝置；圖中1-暗箱，2-計(jì)算機(jī)，3-CCD相機(jī)，4-標(biāo)準(zhǔn)光源，5-樣本夾具；圖2為色織物密度測(cè)量裝置中的樣本夾具示意圖；7-匹配點(diǎn)，8-標(biāo)準(zhǔn)色塊，9-矩形磁條；圖3為本發(fā)明中色織物密度的測(cè)量方法流程圖；FFT為二維快速傅里葉變換，IFFT為二維快速傅里葉反變換；圖4為本發(fā)明中雙層小波分解樹(shù)示意圖；圖5為本發(fā)明中實(shí)例樣本織物正面圖像灰度圖；圖6為本發(fā)明中實(shí)例樣本織物反面圖像灰度圖；圖7為本發(fā)明中融合圖像；圖8為本發(fā)明中小波融合算法流程圖；圖9為本發(fā)明中融合圖像的頻譜圖及經(jīng)緯紗線重構(gòu)圖；a-融合圖像頻譜圖，b-水平方向上的兩個(gè)峰點(diǎn)，c-垂直方向上的兩個(gè)峰點(diǎn)，d-經(jīng)紗重構(gòu)圖，e-緯紗重構(gòu)圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合具體實(shí)施例和附圖，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。圖1是色織物密度測(cè)量裝置，它主要包括5個(gè)部分：1、兩臺(tái)對(duì)稱(chēng)放置的高分辨率CCD相機(jī)，用于采集色織物的正反雙面圖像；2、一套自主設(shè)計(jì)的樣本夾具，如圖2所示，樣本夾具表面包含四個(gè)特征匹配點(diǎn)用于進(jìn)行正反雙面圖像的對(duì)位與匹配，以及24色標(biāo)準(zhǔn)色塊用來(lái)進(jìn)行圖像顏色校準(zhǔn)；樣本夾具里面對(duì)稱(chēng)固定四個(gè)矩形磁條，使織物樣本被夾持時(shí)保持一定張力。3、四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)光源對(duì)稱(chēng)擺放在樣本夾具的左右兩邊，用于提供雙側(cè)均勻照射。4、一個(gè)封閉的暗箱，用于排除CCD相機(jī)采集圖像時(shí)外界光的影響。5、一臺(tái)數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)，用于對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理和分析。在本實(shí)施方式中，CCD相機(jī)的分辨率為1400萬(wàn)像素。使用時(shí)，利用樣本夾具夾住織物豎直放置在兩臺(tái)相機(jī)中間位置，織物正反兩面分別對(duì)應(yīng)一臺(tái)相機(jī)。確保暗箱中沒(méi)有外界光線進(jìn)入后，打開(kāi)四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)光源，兩臺(tái)相機(jī)同時(shí)拍攝，即可采集到織物的圖像。通過(guò)在樣本夾具上設(shè)置24色的校準(zhǔn)色塊，使得本發(fā)明在采集到織物的圖像后，能夠根據(jù)校準(zhǔn)色塊對(duì)顏色進(jìn)行校對(duì)，使采集到的織物顏色更接近真實(shí)的顏色，減小采集圖像的色差。本實(shí)施方式還提供了一種色織物密度的測(cè)量方法，首先利用正反雙面圖像采集系統(tǒng)采集色織物正反雙面圖像，提取出含有特征匹配點(diǎn)的子圖像后，通過(guò)仿射變換得到匹配完成的正反雙面圖像，利用小波融合算法將正反雙面圖像進(jìn)行融合，然后通過(guò)快速傅里葉變換得到融合圖像的頻譜圖，利用頻譜圖中的特征頻率峰點(diǎn)得到重構(gòu)的經(jīng)緯紗線圖像，最后計(jì)算出紗線密度。具體的算法執(zhí)行流程圖如圖3所示。采集到織物正反雙面圖像后，提取出含有匹配特征點(diǎn)的子圖像用于正反雙面圖像的對(duì)位與匹配，首先利用圖像分割和Sobel邊緣檢測(cè)算子提取特征三角形三條邊所在直線，利用Radon變換計(jì)算出三條邊的直線方程后，通過(guò)計(jì)算三角形頂點(diǎn)坐標(biāo)得到其重心點(diǎn)坐標(biāo)，將重心作為特征匹配點(diǎn)，最后通過(guò)仿射變換得到匹配完成的正反雙面圖像，實(shí)現(xiàn)正反雙面圖像像素級(jí)的一一對(duì)應(yīng)?？椢镎疵鎴D像匹配完成后，利用小波融合算法將正反雙面圖像進(jìn)行融合，加強(qiáng)圖像中紗線的周期性結(jié)構(gòu)信息，用于紗線密度測(cè)量。小波變換的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：Wa(a,b)=∫-∞+∞f(t)Ψa,b(t)dt=∫-∞+∞f(t)a-12Ψ(t-ba)(t)dt]]>式中：a是尺度因子，b是平移向量。小波變換分為連續(xù)小波變換和離散小波變換。由于圖像的數(shù)字信號(hào)是離散型的，因此采用離散小波對(duì)圖像進(jìn)行變換處理。二維離線小波變換及其反變換表達(dá)式如下：Ca,b=∫-∞+∞f(t)Ψa,b(t)dt]]>f(t)=cΣ-∞+∞Σ-∞+∞Ca,bΨa,b(t)]]>式中：a是尺度因子，b是平移向量。選擇使用雙層小波變換分別對(duì)織物正反面圖像進(jìn)行分解，其小波分解樹(shù)如圖4所示。其中，S為輸入的織物圖像，SA為第一層小波分解得到的低頻子圖像，SH為水平高頻子圖像，SV為垂直高頻子圖像，SD為對(duì)角高頻子圖像；SSA，SSH，SSV和SSD分別為第二層小波分解低頻子圖像SA的相應(yīng)四個(gè)子圖像。假設(shè)S1表示匹配完成的織物正面圖像，如圖5所示；S2表示反面圖像的灰度圖，如圖6所示。S表示融合圖像，則基于小波變換的正反雙面圖像融合算法具體如下，其流程如圖8所示：(1)利用雙層離散小波變換分解織物正反雙面圖像S1和S2，得到其分解過(guò)后的子圖像。(2)分別提取正面圖像S1和反面圖像S2經(jīng)雙層小波分解后得到的水平高頻子圖像SSH1和SSH2。在子圖像中，計(jì)算以每個(gè)像素點(diǎn)為中心3x3區(qū)域內(nèi)共計(jì)9個(gè)像素點(diǎn)的局部方差值，假設(shè)DSSH1和DSSH2分別代表計(jì)算得到的SSH1和SSH2的局部方差值，則融合圖像第三層水平高頻子圖像中相應(yīng)像素點(diǎn)的值可以用以下公式得到：SSH(m,n)=SSH1(m,n),DSSH1(m,n)≥DSSH2(m,n)SSH2(m,n),DSSH1(m,n)<DSSH2(m,n)]]>其中m、n依次代表水平方向和豎直方向的像素?cái)?shù)。(3)利用計(jì)算出的SSH，SSV和SSD及SSA，通過(guò)二維離散小波反變換得到融合圖像第二層低頻子圖像SA。(4)采用和第(2)步相同的方法計(jì)算融合圖像第二層的水平高頻子圖像，垂直高頻子圖像SV以及對(duì)角高頻子圖像SD。(5)利用計(jì)算出的SH，SV，SD和SA，通過(guò)二維離散小波反變換最終得到融合圖像S，如圖7所示。通過(guò)雙層小波變換將織物正反雙面圖像進(jìn)行融合后，利用二維快速傅里葉變換(FFT)和反變換(IFFT)技術(shù)得到融合圖像的頻譜圖，提取頻譜圖中的周期性成分，最終測(cè)得色織物經(jīng)緯紗線密度。假設(shè)二維離散函數(shù)f(x,y)代表融合圖像，則其傅里葉變換及反變換表達(dá)式如下：F(u,v)=∫∞+∞∫-∞+∞f(x,y)e-i2π(ux+vy)dxdy]]>f(x,y)=∫-∞+∞∫-∞+∞F(u,v)ei2π(ux+vy)dudv]]>式中：u，v為頻率變量，u＝0,1,…,M-1，v＝0,1,…,N-1。由于圖像的數(shù)字信號(hào)是離散型的，因此采用離散傅里葉變換對(duì)圖像進(jìn)行處理。二維離散傅里葉變換及其反變換表達(dá)式如下：F(u,v)=1MNΣx=0M-1Σy=0N-1f(x,y)exp[-i2π(uxM+vyN)]]]>f(x,y)=Σu=0M-1Σv=0N-1F(u,v)exp[i2π(uxM+vyN)]]]>式中：u＝0,1,…,M-1，v＝0,1,…,N-1。當(dāng)圖片的數(shù)據(jù)量非常大時(shí)，離散傅里葉變換算法的處理效率相對(duì)較低。因此，在二維離散傅里葉變換基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的快速傅里葉變換算法被廣泛用于圖像處理領(lǐng)域中。利用快速傅里葉變換技術(shù)，可以將機(jī)織物圖片從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，并得到相應(yīng)的頻譜圖。頻譜圖中的峰點(diǎn)代表織物的周期性結(jié)構(gòu)信息，經(jīng)過(guò)原點(diǎn)的水平線上的兩個(gè)峰點(diǎn)對(duì)應(yīng)著經(jīng)紗周期性信息，經(jīng)過(guò)原點(diǎn)的垂直線上的兩個(gè)峰點(diǎn)對(duì)應(yīng)著緯紗周期性信息。當(dāng)選定兩個(gè)方向上的峰點(diǎn)后，通過(guò)快速傅里葉反變換可以重構(gòu)出經(jīng)緯紗線原始圖像，如圖9所示：原始融合圖像S經(jīng)過(guò)傅立葉變換得到融合圖像頻譜圖a，融合圖像頻譜圖a提取出水平方向上的峰點(diǎn)圖b和垂直方向上的峰點(diǎn)圖c，然后峰點(diǎn)圖通過(guò)傅立葉反變換重構(gòu)出經(jīng)紗重構(gòu)圖d和緯紗重構(gòu)圖e。利用經(jīng)緯紗線重構(gòu)圖，可以準(zhǔn)確計(jì)算出織物的紗線密度，計(jì)算公式如下：R1=xswR1=ysh⇒sw=xRsh=yR]]>dj=njswdw=nwsh]]>式中：R表示采集圖像的分辨率；Sw，Sh分別是原始圖像的寬度和高度，單位為英寸；x，y分別為原始圖像水平和垂直方向的像素?cái)?shù)；dj，dw分別為經(jīng)紗密度和緯紗密度。本示例最后測(cè)得的織物經(jīng)紗密度為70.3根/英寸，緯紗密度為51.6根/英寸，人工密度鏡測(cè)得的經(jīng)緯紗密度為70.1/英寸，50.9/英寸，兩者誤差分別僅為0.28％和1.37％。上述各實(shí)施方式是實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的具體實(shí)施例，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，而在實(shí)際應(yīng)用中，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對(duì)其作各種改變，而不偏離本發(fā)明的精神和范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3