针对周期性纹理背景影响织物缺陷检测效果的问题,提出了一种基于粗糙度测量和颜色距离的织物缺陷检测方法。该方法先将待检测图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并分别对三通道进行同态滤波处理,以提升缺陷与背景之间的对比度;利用粗糙度测量对织物图像进行分类,并将同一类别的织物图像分成大小相同且互不重叠的图像分块,分别估计各个图像分块与其八邻域图像分块的颜色距离,从而实现对缺陷的粗定位;最后对粗定位图像分块进行显著性和二值化处理,有效减少了周期性纹理背景对检测结果的影响。实验结果表明:与近期4种方法相比,本文方法对周期性纹理织物图像表现出了较好的检测效果,检测准确率更高。

为了满足工业上对织物缺陷检测的实时性要求,提出一种基于S-YOLOV3(Slimming You Only Look Once Version 3)模型的织物实时缺陷检测算法。首先使用K均值聚类算法确定目标先验框,以适应不同尺寸的缺陷;然后预训练YOLOV3模型得到权重参数,利用批归一化层中的缩放因子γ评估每个卷积核的权重,将权重值低于阈值的卷积核进行剪枝以得到S-YOLOV3模型,实现模型压缩和加速;最后对剪枝后的网络进行微调以提高模型检测的准确率。实验结果表明:对于不同复杂纹理的织物,所提模型都能准确检测,且平均精度均值达到94%,剪枝后检测速度提高到55 FPS,所得的准确率与实时性均满足工业上的实际需求。