(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210844374.6 (22)申请日 2022.07.19 (71)申请人 南通博纳纺织品有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海门市三厂镇 东首 (72)发明人 陈雯旻　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程 度识别方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理领域， 具体涉及一种基 于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法。 方法包括： 对关注程度大于等于阈值的像素点聚 类得到各连通域， 计算各连通域的主方向向量； 对于任一连通域： 首先计算该连通域和与其距离 最近的相邻连通域主 方向的相似性， 然后计算连 通域主方向周围像素点的梯度方向与亮区主方 向的一致性； 接着判断连通域之间的像素点是否 与连通域内的像素点属于同一毛羽； 根据毛羽的 数量和长度计算严重程度指标。 该方法是一种利 用光学手段检测纺织材料的方法， 具体是检测纺 织材料表 面毛羽瑕疵的存在。 该方法能够应用于 新材料相关服务， 可以实现新材料检测、 计量、 相 关标准化、 认证认可服务等。 本发明提高了检测 效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114998321 A 2022.09.02 CN 114998321 A 1.一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特征在于， 该方法包括以 下步骤： 获取纺织纱线的表面灰度图像， 采用图割算法分割出纺织纱线的表面灰度图像中的纱 线条干区域的图像， 得到目标区域的图像； 将目标区域的图像划分为设定个数的区域图像： 对于任一区域图像： 根据该区域图像 中像素点的灰度值， 计算该区域中任一灰度值对应的像素点的关注程度， 将关注程度大于 等于设定阈值的像素点进 行标记； 根据该区域中标记像素点的关注程度对标记像素点进 行 聚类， 得到该区域对应的各亮区连通 域； 根据各亮区连通域中各标记像素点的梯度变化方向的方向向量， 计算各亮区连通域的 主方向向量； 对于任一区域图像中的任一亮区连通域： 根据该亮区连通域的主方向向量和 与该亮区连通域距离最近的相 邻亮区连通域的主方向向量， 计算该亮区连通域和与其距离 最近的相邻亮区连通 域的主方向的相似性； 判断所述相似性是否大于第一阈值， 若大于， 则根据对应两个亮区连通域主方向周围 设定范围内各像素点的梯度方向和对应连通域亮区主方向的相似性， 计算对应两个亮区连 通域主方向周围设定范围内像素点的梯度方向与亮区主方向的一致性指标， 判断所述一致 性指标是否大于第二阈值， 若 大于， 则根据对应两个亮区连通域之间各像素点的梯度幅值， 判断两个亮区连通域之间的各像素点是否与对应的两个亮区连通域内的像素点隶属于同 一毛羽； 根据各区域图像中毛羽的数量和毛羽的长度计算毛羽瑕疵的严重程度指标。 2.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特 征在于， 采用如下公式计算该区域中任一灰度值对应的像素点的关注程度， 包括： 其中， 为任一灰度值对应的像素点的关注程度， 为像素点的灰度值， 为该区域中 像素点的最大 灰度值， 为自然对数的底数， 为灰度阈值。 3.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特 征在于， 采用如下公式计算各亮区连通 域的主方向 向量： 其中， 为任一亮区连通域的主方向向量， 为该连通域中标记像素点的个数， 为该连 通域中第 个标记像素点梯度变化方向的方向 向量。 4.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特 征在于， 采用如下公式计算对应两个亮区连通域主方向周围设定范围内像素点的梯度方向 与亮区主方向的一 致性指标：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998321 A 2其中， 为对应两个亮区连通域主方向周围设定范围内像素点的梯度方向与主方向的 一致性指标， 为其中一个亮区连通域主方向周围设定范围内像素点的个数， 为该亮区 连通域主方 向周围设定范围内第 个像素点的梯度变化方 向的方向向量， 为该亮区连通 域的主方向向量, 为另一个亮区连通域主方向周围设定范围内像素点的个数, 为该亮 区连通域主方 向周围设定范 围内第 个像素点的梯度变化方 向的方向向量， 为该亮区连 通域的主方向 向量。 5.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特 征在于， 若所述相似性小于等于第一阈值， 则判定两个亮区连通域中的像素点不属于同一 毛羽的像素点。 6.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特 征在于， 所述判断两个亮区连通域之 间的各像素点是否与对应的两个亮区连通域内的像素 点隶属于同一毛羽， 包括： 利用滑窗对对应两个亮区连通域主方向之间的像素点进行检测， 连接两个亮区连通域 的主方向 向量上距离最近的两个 像素点， 将连线上的中点作为滑窗的初始中心点； 计算滑窗内像素点的梯度幅值的方差， 将所述方差作为滑窗内对应像素点的波动程 度； 判断所述波动程度是否大于等于波动程度阈值， 若大于等于， 则判定滑窗内的像素点 与对应两个亮区连通 域内的像素点隶属于同一毛羽。 7.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特 征在于， 若所述一致性指标小于等于第二阈值， 则判定对应两个亮区连通域中的像素点不 属于同一毛羽的像素点。 8.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织材料表面毛羽程度识别方法， 其特 征在于， 采用如下公式计算毛羽瑕疵的严重程度指标： 其中， 为毛羽瑕疵的严重程度指 标， 为第 个区域中大于设定长度的毛羽的数量， 为第 个区域中小于等于设定 长度的毛羽的数量， 为区域的总数量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998321 A 3