一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法
专利汇可以提供一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种融合 颜色 、形状和纹理特征的蚕茧表面 缺陷 检测方法，该检测方法结合 图像处理 与 机器视觉 技术，依次对采集到的蚕茧进行预处理、颜色特征提取、形状特征提取、面积判断、纹理特征提取，分层次的对不同缺陷的蚕茧进行检测，利用颜色特征提取，将黄茧和烂茧检测出来；利用形状特征，将畸形茧检测出来；利用面积 阈值 将体积较大的双宫茧检测出来；利用纹理特征提取，将具有明显纹理的薄茧和印头茧检测出来，解决了目前人工检测效率低下的问题，能够大幅度减少缫丝企业的用工成本。，下面是一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法专利的具体信息内容。
1.一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：
(1)采集蚕茧的样本图像，对采集到的蚕茧样本图像进行预处理，得到预处理后的图像；
(2)对步骤(1)预处理后的图像进行颜色特征提取，将RGB颜色空间的图像转换至HSV颜色空间，提取HSV分量，判定图像中蚕茧的颜色，检测出黄茧和烂茧；
(3)对步骤(2)处理后的图像进行形状判断，对蚕茧进行椭圆拟合操作，检测出形状异常的畸形茧；
(4)对步骤(3)处理后的图像进行面积判断，设定面积阈值，检测出体积相对较大的双宫茧；
(5)对步骤(4)处理后的图像进行纹理特征的提取，采用LBP算法检测出有明显纹理特征异常的薄茧和印头茧，如果没有纹理特征异常，即为上车茧。
2.如权利要求1所述的一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(1)中预处理过程包括对采集到的蚕茧样本图像进行中值滤波、均值漂移、直方图均衡化操作。
3.如权利要求1所述的一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：
(2-1)将RGB颜色空间的蚕茧图像转换至HSV颜色空间，RGB颜色空间的三个分量分别为R、G、B，
R'＝R/255，G'＝G/255，B'＝B/255
Cmax＝max(R',G',B')
Cmin＝min(R',G',B')
Δ＝Cmax-Cmin
求出其三个分量的最大值Cmax和最小值Cmin，并求出最大值和最小值的差Δ，HSV的三个分量分别是H、S、V，将得到的最大值、最小值、以及差代入到下式，求出相应的H、S、V分量的值；
V＝Cmax
(2-2)根据转换公式，将RGB颜色空间下的蚕茧图像转换至HSV颜色空间下，提取蚕茧图像的H、S、V三个分量的值，根据颜色空间转换表以及黄色和黑色对应的HSV三个分量范围，设定相应的阈值范围，检测蚕茧图像中HSV三个分量的值，并判断是否在设定的范围内，黄茧表面为黄色，烂茧表面为黑色，根据检测到的三个分量的值判定为相应的缺陷蚕茧。
4.如权利要求1所述的一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：
(3-1)提取图像中蚕茧的形状信息，通过对蚕茧轮廓进行椭圆拟合操作，计算其与椭圆的相似度来判断是否是畸形茧，利用坐标变换公式将坐标系xoy转换至坐标系x′o′y′：
其中(x2,y2)、(x2,y2)是长轴的两个端点，(x0,y0)是中心，(x,y)是任意一点，检测图像中的蚕茧轮廓，确定感兴趣区域ROI，获得边缘坐标，假设ROI边缘是椭圆，依次对任意的两个边缘坐标求欧式距离，得到最大的欧式距离dmax,认为此时的两个边缘坐标即为长轴端点(x1,y1)、(x2,y2)；
(3-2)计算椭圆的参数
x0＝(x1+x2)/2
y0＝(y2+y2)/2
a＝d max/2
(x,y)和(x0,y0)转换到坐标系x'o'y'的坐标为(x',y')、(x0',y0')，则：
将b取整存放在A中，A中最大的值就是b值。因为实际获取标志的边缘坐标点在椭圆曲线的周围，这导致b在一个小范围浮动，计算累加器A(b-2:b+2)的和得到椭圆相似度：
相似度S低于80％则判定为畸形茧。
5.如权利要求1所述的一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(4)中计算检测到的蚕茧的面积，在检测之前设定一个面积阈值1.5S，S为正常单宫茧的面积，将检测到蚕茧的面积与阈值1.5S比较，如果面积大于阈值1.5S，则认定为双宫茧。
6.如权利要求1所述的一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(5)包括：
(5-1)首先将检测窗口划分为16×16的小区域,对于每个小区域中的一个像素，将其环形邻域内的8个点进行逆时针或者顺时针的比较，如果中心像素值比该邻域点大，则将邻点赋值为1，否则赋值为0，这样每个点都会获得一个八位二进制数，转换为十进制数；
(5-2)计算每个小区域的直方图，即每个数字出现的频率，也就是对区域内每一个像素点是否比邻域内点大的一个二进制序列进行统计，然后对该直方图进行归一化处理。最后将得到的每个小区域的统计直方图进行连接，就得到了整幅图像的LBP纹理特征，基于纹理特征能够检测出表面具有明显纹理异常的薄茧和印头茧，没有检测出纹理特征异常的就是表面均匀的上车茧。
一种融合颜色、形状和纹理特征的蚕茧表面缺陷检测方法
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具体实施方式
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