應(yīng)玉龍，項(xiàng) 明

（浙江紡織服裝職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息媒體學(xué)院，浙江寧波，315211）

局部相位量化特征的織物瑕疵檢測(cè)算法

應(yīng)玉龍，項(xiàng) 明

（浙江紡織服裝職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息媒體學(xué)院，浙江寧波，315211）

為實(shí)現(xiàn)快速有效的織物瑕疵自動(dòng)檢測(cè)，給出了一種基于局部相位量化特征與混合核函數(shù)SVM分類器相結(jié)合的算法.該算法首先采用LPQ算子提取分塊織物瑕疵圖像的LPQ直方圖，然后采用混合核函數(shù)進(jìn)行分類識(shí)別.該方法融合了兩種算法的優(yōu)越性，不僅能夠提取織物瑕疵圖像紋理信息，而且具有更好的學(xué)習(xí)能力和推廣性，并且LPQ直方圖的維數(shù)與原始圖像大小無關(guān).結(jié)果表明，該算法所確定的瑕疵位置與主觀視覺吻合，相比經(jīng)典算法，在檢測(cè)效率上得到改善.

局部相位量化；混合核函數(shù)；瑕疵檢測(cè)

0 引 言

織物瑕疵檢測(cè)是提高紡織品質(zhì)量的重要手段.傳統(tǒng)上，大多數(shù)紡織企業(yè)主要依靠熟練員工來對(duì)生產(chǎn)的紡織品進(jìn)行瑕疵檢測(cè).但依靠人工的檢測(cè)方法不僅耗時(shí)長，工人壓力大，而且工人的生理心理因素也會(huì)使得誤檢率和漏檢率升高.為了避免人工檢測(cè)的缺陷及提高工作效率，基于機(jī)器視覺的瑕疵檢測(cè)方法研究在該領(lǐng)域被逐漸重視［1］.紋理是織物圖像的最顯著特征之一，正常的織物圖像表面紋理有序，結(jié)構(gòu)基元排列規(guī)則，而瑕疵區(qū)域的存在破壞了織物紋理的規(guī)律性.對(duì)織物圖像的紋理特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲得基于數(shù)學(xué)模型的描述，然后利用這些特征參數(shù)分離待檢測(cè)織物圖像中瑕疵區(qū)域?qū)φ＜y理的影響，就可以實(shí)現(xiàn)織物圖像中的瑕疵檢測(cè).

文獻(xiàn)［2］給出一種基于多尺度Gabor濾波器的織物瑕疵檢測(cè)方法，在多尺度和多角度上對(duì)織物圖像進(jìn)行Gabor濾波，建立圖像的層次表示結(jié)構(gòu)，在融合與重建圖像金字塔結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)的織物瑕疵圖像檢測(cè)算法具有實(shí)時(shí)性；文獻(xiàn)［3］給出一種多分辨率的基于LBP特征的織物缺陷檢測(cè)算法，將圖像分塊提取在不同尺度下的改進(jìn)LBP特征并構(gòu)造出用于描述圖像塊的特征向量，使用SVM分類器判斷圖像中的缺陷區(qū)域；文獻(xiàn)［4］提出一種根據(jù)聚類分析和支持向量機(jī)進(jìn)行織物瑕疵分類算法，利用瑕疵區(qū)域的形狀，使用ISODATA算法對(duì)瑕疵的幾何特征進(jìn)行聚類，在聚類形成的子空間內(nèi)再根據(jù)瑕疵的紋理特征利用SVM進(jìn)行分類；文獻(xiàn)［5］通過Canny算子提取瑕疵邊緣特征，采用小波分析算法對(duì)瑕疵圖像分別在水平、垂直方向進(jìn)行三層分解，提取多角度的圖像頻域特征，根據(jù)圖像紋理頻譜的分布情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類織物瑕疵的實(shí)時(shí)檢測(cè)；文獻(xiàn)［6］提出一種基于時(shí)間序列的功率譜紋理分析方法，依據(jù)AR算法估計(jì)得到譜數(shù)據(jù)，從中提取能夠反映紋理周期和取向等特征的向量，來檢測(cè)織物瑕疵紋理.

以上算法說明織物瑕疵檢測(cè)是非?；钴S的研究領(lǐng)域，為了進(jìn)一步提高算法的檢測(cè)性能，需要研究織物圖像表面紋理特征的提取算法，區(qū)分正常紋理和瑕疵區(qū)域.LPQ是一種處理空間模糊紋理的特征描述算子，已成功應(yīng)用于紋理檢索和人臉識(shí)別領(lǐng)域［7－8］.因此，文中給出一種基于局部相位量化特征與混合核函數(shù)SVM分類相結(jié)合的方法進(jìn)行織物瑕疵檢測(cè).

1 檢測(cè)原理

算法從兩個(gè)方面去探討織物瑕疵識(shí)別問題：一是在織物生產(chǎn)線上，高速運(yùn)動(dòng)圖像會(huì)存在運(yùn)動(dòng)模糊的情況下，算法采用局部相位量化特征，取得較為穩(wěn)定的特征，在各種特征提取算子中，局部相位量化方法對(duì)模糊變換最為不敏感，根據(jù)周圍鄰域像素點(diǎn)提取中心像素點(diǎn)的相位信息特征，以便更有效獲取瑕疵圖像的特征，算法的理論基礎(chǔ)是短時(shí)離散傅里葉變換，其對(duì)包括運(yùn)動(dòng)、失去焦點(diǎn)造成的模糊具有不敏感性；二是提高分類器的性能，支持向量機(jī)的許多特性是由所選擇的核函數(shù)來決定，為了得到性能更為優(yōu)良的支持向量機(jī)，算法的改進(jìn)是把多個(gè)核函數(shù)組合起來，形成一種混合核函數(shù).

1.1 局部相位信息的計(jì)算

局部相位量化特征是一種有效的紋理描述算子，近年來，LPQ算子已經(jīng)得到不斷的發(fā)展和演化［9－11］.LPQ算法中，圖像f（x）像素點(diǎn)的局部相位信息計(jì)算公式為

式中，Nx為像素點(diǎn)的M×M鄰域.

LPQ計(jì)算4個(gè)復(fù)值系數(shù)，二維頻率點(diǎn)u1＝［a 0］T，u2＝［0 a］T，u3＝［a a］T，u4＝［a －a］T.式中，a＝1／M，為標(biāo)量頻率.

式中，Re｛｝，Im｛｝分別表示一個(gè)復(fù)數(shù)的實(shí)部和虛部，傅里葉系數(shù)中的相位信息由Fx中每一分量的實(shí)部和虛部的符號(hào)表示，可以按下式對(duì)其進(jìn)行量化：為Fx向量中的第j個(gè)分量.量化的系數(shù)用二進(jìn)制編碼整數(shù)值來代表：

局部相位量化處理后的織物圖像及提取的LPQ相位特征直方圖如圖1～2所示，其中圖1為大尺度紋理織物，圖2為小尺度紋理織物.

圖1 大尺度織物圖像的LPQ特征圖像以及直方圖Fig.1LPQ feature image and histogram of large scale fabric image

1.2 混合核函數(shù)支持向量機(jī)

在具體應(yīng)用場(chǎng)合，支持向量機(jī)的特性主要由其核函數(shù)來決定，為了使支持向量機(jī)更好地分類局部相位量化特征，采用混合核函數(shù)對(duì)分類器進(jìn)行改進(jìn)，即把組合局部性核函數(shù)和全局性核函數(shù)，形成混合核函數(shù).核函數(shù)是非線性變換Φ（·），使K（xi，xj）＝Φ（xi）·Φ（xj）成立的一類函數(shù).核函數(shù)的引入使SVM得以實(shí)用化.

支持向量機(jī)的核函數(shù)必須滿足Mercer條件，核函數(shù)按支持域可分為局部性核函數(shù)和全局性核函數(shù)，即

RBF函數(shù)是一個(gè)典型的局部性核函數(shù)，即

多項(xiàng)式核函數(shù)是一個(gè)典型的全局性核函數(shù)，即

算法采用RBF函數(shù)和多項(xiàng)式核函數(shù)，來組合混合核函數(shù)，并且滿足Mercer條件.為了保證混合核函數(shù)具有更好的學(xué)習(xí)能力和推廣性，RBF核函數(shù)中σ2取值宜在0.01～0.5之間；對(duì)于多項(xiàng)式核函數(shù)，q值一般取1或2.

對(duì)于混合核函數(shù)Kmix＝λKpoly＋（1－λ）Krbf，λ一般在0.50～0.99之間，實(shí)驗(yàn)中取λ＝0.98，對(duì)于核函數(shù)RBF，實(shí)驗(yàn)中σ＝0.01時(shí)，訓(xùn)練樣本訓(xùn)練的效果最好，而多項(xiàng)式核函數(shù)中q＝1時(shí)，訓(xùn)練的效果最好.

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證提出的檢測(cè)算法，進(jìn)行一系列驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，按照如下流程，完成圖像中的瑕疵提取，對(duì)瑕疵進(jìn)行定位并確定其大小.

（1）對(duì)織物瑕疵樣本圖像進(jìn)行歸一化預(yù)處理；

（2）采用LPQ特征提取算法分別對(duì)訓(xùn)練樣本圖像和測(cè)試樣本圖像進(jìn)行特征提取，得到每張樣本圖像的直方圖LPQH，作為該圖像的特征；

（3）采用混合核SVM分類方法進(jìn)行識(shí)別，得出算法的識(shí)別率，并對(duì)獲得的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析.

基于LPQ特征的織物瑕疵圖像檢測(cè)算法有兩個(gè)重要參數(shù)，一個(gè)是LPQ特征提取時(shí)窗口大小參數(shù)M；另一個(gè)是混合核函數(shù)中的λ值.對(duì)于測(cè)試圖像數(shù)據(jù)庫，M為3時(shí)，取得最佳平均識(shí)別率，實(shí)驗(yàn)中取λ＝0.98效果最好.

收集具有不同紋理背景的織物構(gòu)成算法檢測(cè)用的數(shù)據(jù)集.這些織物全部來自生產(chǎn)實(shí)踐，其中包含橫檔疵點(diǎn)、吊經(jīng)疵點(diǎn)、油污、磨痕、雜物織入、結(jié)頭及竹節(jié)等疵點(diǎn).每一個(gè)256灰度級(jí)、32×32大小的子圖像看作一個(gè)樣本.

由于織物疵點(diǎn)外觀差異比較大，所展示的幾個(gè)典型例子不能反映全部，但限于篇幅，不再詳細(xì)舉實(shí)例，而將通過下面的實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果進(jìn)行討論，根據(jù)瑕疵的幾何形狀分成塊狀、點(diǎn)狀、線狀以及帶狀4種類型，如圖3～6所示.

圖3 塊狀瑕疵檢測(cè)效果驗(yàn)證Fig.3 Verification of bulk defects detection effect

圖4 點(diǎn)狀瑕疵檢測(cè)效果驗(yàn)證Fig.4 Verification of point defects detection effect

圖5 線狀瑕疵檢測(cè)效果驗(yàn)證Fig.5 Verification of line defects detection effect

圖6 帶狀瑕疵檢測(cè)效果驗(yàn)證Fig.6 Verification of belt defects detection effect

為了測(cè)試算法的性能，對(duì)提出的算法與LBP＋SVM算法、LPQ＋SVM算法進(jìn)行比較.其中，比較對(duì)象算法中的SVM采用RBF核函數(shù)，LBP方法采用多分辨率的LBP，每種方法都采用相同的256維特征，在瑕疵圖像數(shù)據(jù)庫中分別隨機(jī)選取一半樣本作為訓(xùn)練樣本，另一半作為測(cè)試樣本進(jìn)行識(shí)別比較，識(shí)別結(jié)果采用100次實(shí)驗(yàn)的平均值，結(jié)果如圖7所示.可見，此方法比LBP＋SVM方法、LPQ＋SVM方法可以取得更優(yōu)的識(shí)別結(jié)果.

3 結(jié)束語

織物圖像瑕疵檢測(cè)目前在機(jī)器視覺領(lǐng)域被日益重視并認(rèn)為是難點(diǎn)問題之一.基于局部相位量化特征提取與混合核函數(shù)支持向量機(jī)算法的織物圖像瑕疵識(shí)別算法，由于采用了局部相位量化方法提取，具有較好的魯棒性相位統(tǒng)計(jì)特征，與現(xiàn)有主流算法相比較，具有較高的識(shí)別性能.所提算法有效地利用了圖像的統(tǒng)計(jì)信息，能夠得到較為精確的正常紋理特征，實(shí)現(xiàn)局域特征信息的提取.在實(shí)際應(yīng)用中，訓(xùn)練樣本盡量取的大一些，從而可以得到更加精確的正常紋理特征.下一步研究主要集中在尋找更好的織物瑕疵特征描述算法和學(xué)習(xí)分類方法以克服局域特征變化相對(duì)較大瑕疵檢測(cè)的問題.，，

圖7 不同算法的識(shí)別率比較Fig.7Comparison of recognition rate with different algorithm

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編輯、校對(duì)：孟 超

Fabric defect detection algorithm based on local phase quantization

YINGYulong，XIANG Ming

（Information Media Institute，Zhejiang Fashion Institute of Technology，Ningbo 315211，Zhejiang，China）

In order to realize fast and effective automatic detection of fabric defects，a combined algorithm for detection of fabric defects based on local phase quantization and mixed kernel SVM classifier is presented.Firstly，the LPQ operator is used to extract histogram sequence of LPQ for fabric defect image，and then the mixed kernel function SVM is used for classification.This method combines the advantages of the two algorithms.It can extract the fabric defect image texture information，and have better generalization ability.The dimension of LPQH is irrelevant to the size of original image.The flow position detected by the algorithm is identical to the subjective vision.The algorithm can detect the flaw position consistent with the subjective vision.Compared to the classical algorithm，the algorithm based on LPQ is improved at detection rate.

local phase quantization；mixed kernel function；defect detection

TS 101.8

A

1674－649X（2015）05－0541－05

10.13338／j.issn.1674－649x.2015.05.004

2015－04－27

浙江省教育廳科研項(xiàng)目（Y201119385，Y201431078）；寧波市自然基金資助項(xiàng)目（2012A610070）；浙江紡織服裝職業(yè)技術(shù)學(xué)院資助項(xiàng)目（2012－2A－004）

應(yīng)玉龍（1979—），男，浙江省浦江縣人，浙江紡織服裝職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授，研究方向?yàn)閳D像處理與數(shù)據(jù)挖掘.E－mail：yingyl0928＠163.com