【CN110243475A】一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法【专利】

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基于机器视觉的色差检测算法

基于机器视觉的色差检测算法范鹏飞;孙俊【摘要】Algorithm for color difference detection based on machine vision is studied to solve the problem of color difference detection in metal printing. By printing color mark in metal blank area,capture color mark areas on metal printing products using industrial CCD cameras,digital image processing technique is applied to extract color. Use color difference detection algorithm based on HSV color space and color difference detection algorithm based on CIELAB color space,analyze color difference detection results in two kinds of color space,using the method combining the two kinds of color space detection algorithms,implement rapid and effective detection,and at the same time,it can ensure accuracyof detection results.%针对金属印刷质量中的色差检测问题，采用机器视觉的技术对色差检测算法进行了研究。

通过在金属印刷品的留白区域印刷色标，使用工业CCD相机采集金属印刷产品上的色标区域，使用数字图像处理技术提取色标。

基于机器视觉的纺织布品色差检测研究

基于机器视觉的纺织布品色差检测研究冀永乐;张团善;颜亚飞;张帆;蒙春学【期刊名称】《西安工程大学学报》【年(卷),期】2018(32)4【摘要】纺织布品印染是纺织品生产过程的一个主要环节,色差则是纺织品印染质量好坏的重要因素.针对纺织布品染色过程中染色不匀,在线检测效率低等问题,提出一种新的检测方法.利用CCD工业相机进行图像采集,采用图像增强、颜色量化、开闭运算和双边滤波图像处理方法提取标准图像和待检测图像的颜色特征,用CIELAB色差公式计算色差.实验结果表明,该方法在图像处理中能够有效的去除图像中与颜色无关的像素特征,减少数据处理时间,检测精度能够达到87.5％以上.【总页数】6页(P438-442,460)【作者】冀永乐;张团善;颜亚飞;张帆;蒙春学【作者单位】西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048;西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048;西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048;西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048;西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP312【相关文献】1.基于CIEDE2000色差公式的印刷品色差检测研究 [J], 孙建明;周世生;周利国2.基于机器视觉的工业品色差检测系统 [J], 黄虎;程建;蒲恬3.基于机器视觉的织布瑕疵在线检测 [J], 虞祖耀;王洪元;张继4.基于机器视觉识别的高光性镭射商标纸色差测量方法研究 [J], LI Chao;FAN Duoqing;LI E'xian;QIN Yunhua;ZHAO Min;LI Xiangli;GUO Lijuan5.基于机器视觉的布匹色差在线检测系统 [J], 解国升;徐洋;董蓬;余智祺;孙以泽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于计算机视觉的织物色差检测

ｔｎｆｒｎｒｓｏｍｉｇ，ｃｔｎｎｏｉｏｉｇｆｂｃＣｌｒｉｇｈｔｇｔｎｆｍｏｕｅ，ｔｅｉｇｈｏｔｍａａｃｌｔｄａｕｔｇａｄｐｓｔｎｎａｒＯＯｍａｅｔａｏｔｒｃｍｐｔｒｈｍａｅｃｒｍａｉｗｓｃｌｕａｅｉｉｉｅｏｓ
料色浆色相、色光、色饱和度等与生产工艺要求不
符；其二，配制印浆时称量涂料不准确；其三，盛装
印花色浆的容器内有不同颜色的残留色浆；四，其印浆的稠度、织物的密度、度、厚相对湿度、印花时刮板运行的速度、压力、浆量等因素，带都会影响织物上花纹颜色在色调、度、度方面的变化。亮纯
摘要：为了有效地检测织物色差，针对织物色差检测存在的问题，比较ＲＢ模型、Ｙ在ＧＸＺ模型后，出提
采用Ｌｂ型，模并给出了各模型问的转换公式。通过对计算机获取的织物彩色图像进行一系列的转换、分
割和定位后，计算其色差并进行相应的分析。经过试验证明：用以上方法对纯色和印花织物的色差检测都是采
ａｄａａｙｅ．ＴｅｅｐｒｎｒｖｄｔａｈｂｖｔｏｓａｅｆａｉｌｎｆｃｉｅｉｈｏｔｍｅｅｔｎｏｕｅｎｎｌｓｄｈｘｅｍｅｔｏｅｈｔｔｅａｏｅｍｅｈｄｒｅｓｂｅａｄｅｅｔｎｃｒｍａｉｄｔｃｉｆｐｒｉＤｖｓｏｃｌｒａｄｐｉｔｇｆｂｉ．ｏｏｎｒｎｉａｒｃｎＫｅｏｄＣｍｐｔｒｍａｅＰｏｅｓｎｅｈｏｏｙ，Ｃｒｍａｉ，ＣｌｒＭｏｅ，ＦｂｃｙＷｒｓｏｕｅ，ＩｇｒｃｓｉｇＴｃｎｌｇｈｏｔｍｓｏｏｄｌａｒ，ＤｅｅｔｎＭｅｈｄｉｔｃｉｔｏｏ

一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测装置[实用新型专利]

专利名称：一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测装置专利类型：实用新型专利
发明人：郑云涛,刘晨,邓皓冉,潘阳,朱兆魁
申请号：CN201920627882.2
申请日：20190505
公开号：CN210401196U
公开日：
20200424
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型公开了一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测装置，包括输送系统和检测箱，所述输送系统包括前输送段、输送辊和后输送段，所述前输送段上方垂直设置第一检测箱，所述后输送段下方垂直设置第二检测箱；所述第一检测箱和第二检测箱内部底边四周均设置均一恒定的标准光源，所述检测箱内部底边中间处设置CCD高清照相机；所述CCD高清照相机外接图像处理计算机，所述图像处理计算机控制报警系统和输送启停系统。

本实用新型装置简单，检测过程自动快速吧，结果准确可靠、重复性好，能满足大规模生产时的织物检测需求。

申请人：浙江乌镇街科技有限公司
地址：314500 浙江省嘉兴市桐乡市乌镇镇常丰街南大街河西87号2幢
国籍：CN
代理机构：北京君恒知识产权代理有限公司
代理人：张强
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基于机器视觉的织物色差检测方法研究进展

基于机器视觉的织物色差检测方法研究进展
李学深;朱勇
【期刊名称】《毛纺科技》
【年(卷),期】2024(52)5
【摘要】随着纺织品需求量的增加以及人们对购买衣物的色差要求越来越高,织物色差检测的需求也越来越高。

为了解决目前传统色差检测方法速度慢、准确性差等问题,综述了使用基于机器视觉的织物色差检测方法。

该方法相比于传统方法能够快速、准确的计算出被测织物与标准织物之间的色差。

从色差产生的原因和两种传统色差检测方法出发,分析了传统色差检测方法的不足,总结了基于机器视觉色差检测的一般步骤,并具体评述了图像预处理、颜色空间转换、色差计算与色差评价等4个方面的技术,最后对全文进行总结并对当前研究面临的问题进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。

【总页数】8页(P134-141)
【作者】李学深;朱勇
【作者单位】黑龙江大学电子工程学院;黑龙江省物联网感知层及传感网络关键技术工程研发中心
【正文语种】中文
【中图分类】TS193
【相关文献】
1.基于机器视觉的织物疵点检测方法综述
2.基于机器视觉的织物检测方法的研究
3.基于机器视觉的织物经线偏移检测方法
4.践行生态环保理念,共建绿色文明校园——华中师大一附中光谷汤逊湖学校生态文明教育纪实
5.基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展
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一种基于机器视觉的织物纬密度测量新方法[发明专利]

专利名称：一种基于机器视觉的织物纬密度测量新方法专利类型：发明专利
发明人：许桢英,王匀,李文斌,李亚东,欧阳世佳,李小凤申请号：CN201310125878.3
申请日：20130412
公开号：CN103234969A
公开日：
20130807
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种采用空域和频域相结合的基于机器视觉的织物纬密度测量的方法，其包括织物图像在空域的预处理、空域和频域结合提取织物纬线的纹理基元、织物纬密度的空域初步计算、织物纬密度的频域精确计算。

利用空域与频域结合的处理方法，提高了纬密度的检测精度，成倍的削减空域处理中的数据量，提高了处理速度。

在织物品种类型、尺寸大小、纬密度大小不同的情况下，自动快速、精确测量织物的纬密度。

此方法具有检测效率高、适用性强、准确性高的特点。

申请人：江苏大学
地址：212013 江苏省镇江市学府路301号
国籍：CN
代理机构：南京知识律师事务所
代理人：卢亚丽
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一种基于数码相机的织物颜色数字化测量方法[发明专利]

专利名称：一种基于数码相机的织物颜色数字化测量方法专利类型：发明专利
发明人：梁金星,左传,周景,胡新荣,何儒汉,刘琪,谢礼坤,程靖尧,杨宏焕,李欣冉,靳然,高凌越
申请号：CN202210169547.9
申请日：20220224
公开号：CN114235153B
公开日：
20220513
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明为一种基于数码相机的织物颜色数字化测量方法，包括：制作纯色织物样本；利用分光光度计测量获得纯色织物真实颜色数据；利用数码相机拍摄获得纯色织物raw格式数字图像，提取纯色织物raw格式响应值；利用数码相机拍摄获得任意目标织物raw格式数字图像，提取目标织物待测量区域raw格式响应值；计算待测量区域与纯色织物raw响应值之间的欧氏距离和相似系数；对欧氏距离和相似系数进行归一化；计算每个纯色织物颜色数据的加权系数；利用加权系数对纯色织物颜色数据进行加权；对所有纯色织物的加权颜色数据求和，得到目标织物待测量区域的颜色值。

本发明克服了分光光度计仅能进行固定孔径单点测量的局限性，适用于任意复杂图案织物。

申请人：武汉纺织大学
地址：430073 湖北省武汉市洪山区纺织路1号
国籍：CN
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910368102.1
(22)申请日 2019.05.05
(71)申请人浙江乌镇街科技有限公司
地址 314500 浙江省嘉兴市桐乡市乌镇镇
常丰街南大街河西87号2幢
(72)发明人郑云涛　刘晨　邓皓冉　潘阳　
朱兆魁　
(74)专利代理机构北京君恒知识产权代理事务
所(普通合伙) 11466
代理人张强
(51)Int.Cl.
G01J 3/46(2006.01)
G06K 9/00(2006.01)
G06K 9/46(2006.01)
(54)发明名称一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，包括以下步骤：（1）将待测织物展开并平铺于输送带上，输送经过测试台；（2）在测试台上方设置并开启均一恒定的标准光源；（3）在相机固定位置处设置CCD照相机，拍摄经过测试台上的织物的标准图像，并获取图像信号；（4）将获取的图像信号等分成16块不同的区域，并将每一块区域的图像信号通过通过A/D转换变成数字信号RGB值；（5）公式计算信号数据；（6）由计算结果判断是否满足色差合格标准。

本发明检测方法的检测结果准确可靠，重复性好，
满足大规模生产时的织物检测需求。

权利要求书1页说明书3页CN 110243475 A 2019.09.17
C N 110243475
A
权　利　要　求　书1/1页CN 110243475 A
1.一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）将待检测的织物展开，并使织物正面向上平铺于输送带上，所述输送带以恒定速度向前输送，经过测试台；
（2）在测试台上方设置并开启均一恒定的标准光源；
（3）选择一台或多台CCD照相机，在相机固定位置处拍摄经过测试台上的织物的标准图像，整个拍摄过程中始终开启光源，并获取测试台区域的待测织物图像信号；
（4）将获取的待测织物图像信号等分成16块不同的区域，并将每一块区域的图像信号通过通过A/D转换变成数字信号RGB值，记为X1～X16；
（5）以相同的方法测定标准织物图像信号信息，并计算标准织物图像的各区域的平均RGB值A标准；计算待测织物信号X1～X16的平均值X’和任意两者的最大差值Y’；计算待测织物各区域RGB值X1～X16的相对标准偏差Z；
（6）判断待测织物是否满足色差标准，若同时满足：|X’-A标准|/ A标准≤3%，Y’/ X’≤5%和Z≤5%，则认为待测织物颜色合格，输送带继续往前输送织物并完成收卷工作；若无法同时满足，则认为待测织物色差过大而不合格，并立刻发出检测不合格警报和停止输送带运行。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，所述输送带速度恒定，其输送速度优选为1～1.5m/s。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法，其特征在于，所述照相机的像素不低于1000万。

2。