CN118982501B 一种服装缺陷检测方法及装置 （深圳市中南活力实业股份有限公司）

司US2019311470A1,2019.本申请提供了一种服装缺陷检测方法、装强图像的像素值确定所述增强图像中的服装特强和检测的方式提高了服装质量检测的效率和2基于所述生产信息从生产流水线中抽取待检服装，获取所述待检根据所述增强图像的像素值确定所述增强图像中的服装特征参数，获取原始图像基于像素单位的长宽参数(Len_x,Len_y)，使用边缘检测算法获取图像中像素点的边缘密度为Den(i,j)，通过纹理分析算法评估图像像素点的纹理复杂度为Com基于所述长宽参数对相邻像素点的长宽参数进行滑动遍历，应用不同尺度的滤波模板对所述区域图像进滤波处理，并将滤波后基于所述生产信息中的生产时间、生产数量和需求品质等级，确定在生产流水线上部署机器视觉系统和机器人手臂，通过机器视觉技术识别服装的位若单位时间内的抽检结果出现缺陷的频次小于或者等于设定阈若单位时间内的抽检结果出现缺陷的频次高于设定阈值，则增3基于所述原始图像的像素信息，确定各网格区域的大小，将所述抽检单元，用于基于所述生产信息从生产流水线中抽检测单元，用于根据所述增强图像的像素值确定所述获取原始图像基于像素单位的长宽参数(Len_x,Len_y)，使用边缘检测算法获取图像中像素点的边缘密度为Den(i,j)，通过纹理分析算法评估图像像素点的纹理复杂度为Com基于所述长宽参数对相邻像素点的长宽参数进行滑动遍历，应用不同尺度的滤波模板对所述区域图像进滤波处理，并将滤波后器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的4存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被56[0016]检测单元，用于根据所述增强图像的像素值确定所述增强图像中的服装特征参7述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的服装得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的服得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的服装缺8本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，[0036]附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对[0039]图1示出了根据本申请的一个实施例的服装缺陷检测方法的流程图。参照图1所9于像素单位的长宽参数(Len_x,Len_y)，使用边缘检测算法获取图像中像素点的边缘密度图像的大小、边缘密度以及纹理复杂度确定当前像素点对应的网格区域的长宽参数(mes_[0075]应用不同尺度的滤波模板对图像进行滤波处理。这些滤波模板可以是高斯滤波[0078]在步骤S140中，根据所述增强图像的像素值确定所述增强图像中的服装特征参的服装特征参数进行对比，通过计算两者之间的相似度或差异度来识别出潜在的缺陷区[0101]检测单元340，用于根据所述增强图像的像素值确定所述增强图像中的服装特征可以根据存储在只读存储器(Read_OnlyMemory，ROM)402中的程序或者从储存部分408加序和数据。CPU401、ROM402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(Input/得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单途或者适应性变化