陳 琳，汪 軍，b，李立輕，陳 霞

（東華大學(xué)a.紡織學(xué)院；b.紡織面料技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201620）

基于二維Gabor濾波器的非織造布疵點(diǎn)檢測

陳 琳a，汪 軍a，b，李立輕a，陳 霞a

（東華大學(xué)a.紡織學(xué)院；b.紡織面料技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201620）

針對非織造布疵點(diǎn)自動(dòng)檢測問題，提出一種基于二維Gabor濾波器的非織造布疵點(diǎn)檢測方法.該方法采用3個(gè)尺度和4個(gè)方向的濾波器分別對經(jīng)過Gamma矯正以及同態(tài)濾波處理的正常圖像和疵點(diǎn)圖像進(jìn)行濾波，進(jìn)而得到偏差圖像，并做融合處理，經(jīng)二值化后將疵點(diǎn)從織物背景中提取出來，從而實(shí)現(xiàn)非織造布的自動(dòng)檢測.試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對非織造布各類疵點(diǎn)的檢測，尤其是對隱性疵點(diǎn)是非常有效的.

Gabor濾波器；非織造布；疵點(diǎn)檢測

由于非織造布產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，質(zhì)量控制受到極大的關(guān)注，非織造布疵點(diǎn)檢測便是其中的一項(xiàng).隨著生產(chǎn)速度的加快、布門幅的加寬以及產(chǎn)品質(zhì)量要求的提高，人工疵點(diǎn)檢測存在檢測速度慢、檢測率低、穩(wěn)定性差等問題，因此尋求快速、準(zhǔn)確地檢測出非織造材料疵點(diǎn)的方法已成為目前急需解決的一個(gè)問題［1－4］.

非織造布疵點(diǎn)類型主要分為兩類：一類是包括雜質(zhì)、破洞以及油污等在非織造布表面、視覺明顯可見的疵點(diǎn)，本文將其定義為顯性疵點(diǎn)；另一類則是在生產(chǎn)過程中夾雜在纖網(wǎng)內(nèi)部的雜質(zhì)，在非織造布成型后隱于織物內(nèi)部，此類疵點(diǎn)可見性較差，因此本文將其定義為隱性疵點(diǎn).目前，針對非織造布疵點(diǎn)檢測的研究比較少，主要集中于對疵點(diǎn)直接二值化后提取特征值［5－6］，此方法對顯性疵點(diǎn)檢測能力較好，但對于隱性疵點(diǎn)基本無法檢測出來，所以有必要尋找新的檢測方法對隱性疵點(diǎn)作出有效的檢測.

非織造布隱性疵點(diǎn)檢測算法目前尚無報(bào)道，但是在機(jī)織物疵點(diǎn)檢測研究和指紋識別等方面的研究［7－8］顯示，在對織物疵點(diǎn)和指紋圖像進(jìn)行二維Gabor濾波器濾波處理后，能夠明顯增強(qiáng)疵點(diǎn)和指紋的檢測效果.因此，本文采用基于二維Gabor濾波器方法對非織造布隱性疵點(diǎn)進(jìn)行檢測，并通過與直接二值化方法檢測結(jié)果的比較，研究基于二維Gabor濾波器檢測方法對非織造布隱性疵點(diǎn)檢測的有效性，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對顯性疵點(diǎn)的檢測進(jìn)行試驗(yàn)，研究其對非織造布各類疵點(diǎn)檢測能力的普適性.

1 Gabor濾波器理論

Gabor小波變換是一種Gauss窗的加窗Fourier變換，二維Gabor濾波函數(shù)或沖擊響應(yīng)函數(shù)是一個(gè)調(diào)制過的二維高斯函數(shù).濾波函數(shù)經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐蛎浐托D(zhuǎn)可生成自相似Gabor小波函數(shù)，它的單位沖激響應(yīng)函數(shù)為

其中：σx，σy分別為控制高斯函數(shù)在x軸和y軸的伸縮程度；f0為調(diào)制頻率或中心頻率；θ為旋轉(zhuǎn)的角度；x和y為原來的坐標(biāo)；x′和y′為旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)，x′＝xcosθ＋ysinθ，y′＝－xsinθ＋ycosθ.單位沖擊響應(yīng)函數(shù)的傅里葉變換如式（2）所示.

2 Gabor濾波器的設(shè)計(jì)與優(yōu)選

Gabor濾波器的設(shè)計(jì)就是通過確定濾波器參數(shù)（f0，σu，σv，θ）得到參數(shù)σx和σy.通常的做法是選取多個(gè)（f0，σu，σv，θ）參數(shù)，使得這組參數(shù)下的濾波器組能覆蓋頻域［9］.

本文首先采用半峰相切法來選擇尺度參數(shù)σu和σv，使在頻域振幅的半峰處各個(gè)濾波器之間保持相切，從而濾波器組覆蓋區(qū)域達(dá)到最大，由推導(dǎo)得出Gabor濾波器參數(shù)σu與σv如式（3）所示.

其次，對于一個(gè)大小為N像素×N像素有紋理圖像，根據(jù)文獻(xiàn)［10－12］對頻率的定義，分別對隱性疵點(diǎn)進(jìn)行了檢測試驗(yàn)，最終選擇頻率f0的取值為0.11，0.22，0.45.

對于旋轉(zhuǎn)角度θ的選擇，由于輸入的實(shí)信號在角度［π，2π］之間的信號響應(yīng)是角度［0，π］的復(fù)共軛，所以實(shí)際計(jì)算旋轉(zhuǎn)角度只考慮［0，π］范圍，同時(shí)大多數(shù)圖像的能量主要集中在水平、垂直及對角線方向上，其他角度用處并不大，且增加運(yùn)算量，所以本文采用0，π／4，π／2，3π／4共4個(gè)角度，對疵點(diǎn)圖像進(jìn)行處理.

3 基于二維Gabor濾波器的非織造布疵點(diǎn)檢測流程

本文采用3個(gè)中心頻率（0.11，0.22，0.45）和4個(gè)方向（0，π／4，π／2，3π／4）的 Gabor濾波器組（共12個(gè)濾波器）來處理非織造布疵點(diǎn)圖像，檢測流程如圖1所示.

圖1 檢測流程Fig.1 The process of detection

具體算法如下所述.

（1）分別獲取大小為512像素×512像素的非織造布的無疵點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)圖像p（x，y）和含有疵點(diǎn)的圖像q（x，y），為了得到更好的效果，分別對兩幅圖像進(jìn)行Gamma矯正［13］以及同態(tài)濾波消除光照不勻.

（2）將處理好的無疵點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)圖像和含有疵點(diǎn)的圖像，與Gabor濾波器的實(shí)部和虛部分別卷積，可以分別得到12幅濾波后的復(fù)像Pmn（x，y）和Qmn（x，y），m代表尺度數(shù)，n表示方向數(shù)［14］.

其中：real（）為取實(shí)運(yùn)算；imag（）為取虛運(yùn)算；‘＊’為卷積運(yùn)算.

（3）求標(biāo)準(zhǔn)圖像復(fù)像的Pmn（x，y）的平均值R－mn和標(biāo)準(zhǔn)差σmn.

（4）采用式（6）對疵點(diǎn)復(fù)像求取偏差圖像.

（5）對疵點(diǎn)偏差圖像qmn（x，y）進(jìn)行閾值化處理，如式（7）所示.

其中：τ為可調(diào)參數(shù)，用來控制錯(cuò)誤拒絕的概率，決定了敏感度，很大程度上其由獲取圖像的環(huán)境和圖像上雜質(zhì)的情況決定.根據(jù)本文中的環(huán)境條件，通過多次試驗(yàn)，τ取值為1.3.

（6）對于得到的圖像，體現(xiàn)了不同頻率不同方向下疵點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和形態(tài).為了能夠得到具有綜合信息的圖像，將各個(gè)頻率、方向下的疵點(diǎn)偏差圖像，采用以下方法進(jìn)行融合.

根據(jù)式（8）對具有相同尺度不同方向上的圖像進(jìn)行融合.

處理后得到3幅不同尺度的圖像，每幅圖像集合了不同方向上可能存在的疵點(diǎn)信息.以同樣的方法對不同尺度的圖像再進(jìn)行圖像融合，最后得到總?cè)诤蠄D像K（x，y）.

（7）用中值濾波把各個(gè)尺度和各個(gè)方向的噪聲從最后的融合圖像K（x，y）中去除，本文選擇大小為3像素×3像素的模板進(jìn)行中值濾波，經(jīng)過濾波后的圖像為K′（x，y）.

（8）對濾波后的圖像進(jìn)行二值化處理，二值化后的圖像中的疵點(diǎn)很容易從背景中分割出來.本文采用一維最大熵法，對圖像自動(dòng)選取閾值并二值化.

4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本方法對于隱性疵點(diǎn)的檢測能力，本文選擇蠶絲為原材料，面密度為26.25g／m2的水刺非織造布作為檢測對象.圖像采集系統(tǒng)為JAI公司生產(chǎn)的CV－3200系列CCD攝像頭與EURESYS公司生產(chǎn)的PICOLO2系列圖像采集卡.試驗(yàn)的硬件環(huán)境為Intel Core2 2.26GHz CPU，4GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)，軟件環(huán)境為Matlab 2010.

根據(jù)第3節(jié)的處理方法，對含有隱性疵點(diǎn)的非織造布進(jìn)行處理.圖2（a）為非織造布疵點(diǎn)的原始灰度圖像，圖中框選的部分為生產(chǎn)過程中埋在織物內(nèi)部的隱性疵點(diǎn).圖2（b）和2（c）分別為二維Gabor濾波器處理后的結(jié)果和直接二值化方法處理后的結(jié)果.

由于目前尚無針對非織造布隱性疵點(diǎn)檢測的研究報(bào)道，沒有檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，因此，采用二維Gabor濾波器檢測方法與直接二值化方法對30幅隱性疵點(diǎn)圖像進(jìn)行檢測結(jié)果對比，兩種檢測方法得到的檢出率分別為80.00%和26.67%，對每幅圖像的平均檢測時(shí)間分別為0.845s和0.103s.

從試驗(yàn)結(jié)果不難看出，與直接二值化方法比較，疵點(diǎn)圖像經(jīng)二維Gabor濾波器處理后，雖然在處理速度上略慢，但是對隱性疵點(diǎn)的檢測能力明顯增強(qiáng)，能夠較好地將隱性疵點(diǎn)檢測出來.

同時(shí)，本文采用基于二維Gabor濾波器的處理方法對顯性疵點(diǎn)進(jìn)行了檢測.在檢測過程中，針對不同類型疵點(diǎn)采用了不同的光照條件進(jìn)行圖像采集.檢測效果如圖3所示.

從圖3可以看到，基于二維Gabor濾波器的檢測方法對顯性疵點(diǎn)也有良好的檢測效果，顯示出其對各類疵點(diǎn)的檢測具有良好的普適性.

5 結(jié) 語

本文采用基于二維Gabor濾波器的檢測方法，對非織造布上隱性疵點(diǎn)以及視覺明顯可見的雜質(zhì)、破洞以及油污類型的顯性疵點(diǎn)進(jìn)行了檢測.由于二維Gabor濾波器能夠很好地反映圖像頻率和方向在局部范圍內(nèi)的強(qiáng)度變化，所以對于隱性疵點(diǎn)有良好的檢測能力，而對顯性疵點(diǎn)同樣能夠有效提取，從而證明此算法對非織造布隱性疵點(diǎn)檢測的有效性以及對各類疵點(diǎn)檢測的普適性.在實(shí)際應(yīng)用中，由于織物類型、環(huán)境條件各不相同，濾波器參數(shù)可根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)調(diào)整.同時(shí)，可以嘗試增加Gabor濾波器的尺度和方向，以達(dá)到更好的檢測效果，但會增加計(jì)算量，降低檢測速度，因此，需要根據(jù)檢測要求的精度以及速度來選擇適當(dāng)?shù)臑V波器尺度和方向.

參 考 文 獻(xiàn)

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Nonwoven Fabric Defects Detection Based on 2DGabor Filter

CHENLina，WANGJuna，b，LILi－qinga，CHENXiaa
（a.College of Textiles；b.Key Laboratory of Textile Science ＆Technology，Ministry of Education，Donghua University，Shanghai 201620，China）

Focusing on automatic detection of defects on nonwoven fabric，a method based on 2D Gabor filter was presented.The images of the normal fabric and the fabric with defects which had been proceeded with Gamma correction and homomorphic filtering were proceeded by the Gabor filters of three scales and four directions，and thus the deviation images were obtained.The defects were prominent after integration.And finally，the defects of the nonwoven fabric were detected by threshold processing.The experiment results proved the effectiveness of the method of various defects detection，especially the inapparent defects detection on nonwoven fabric.

Gabor filter；nonwoven fabric；defects detection

TS 941.26

A

1671－0444（2012）06－0695－05

2011－10－10

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61271006）

陳 琳（1986—），男，上海人，碩士，研究方向?yàn)榉强椩觳即命c(diǎn)檢測.E－mail：520116859＠qq.com

汪 軍（聯(lián)系人），男，教授，E－mail：junwang＠dhu.deu.cn