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申请/专利权人：凯森蒙集团有限公司

摘要：本发明涉及图像检测技术领域，具体涉及一种服装加工过程中服装质量智能检测方法，该方法包括：获取门襟灰度图像及门襟二值图像，获取各纽扣区域及各纹路连通域；根据像素点的MLBP特征值及灰度值得到各纹路连通域的光泽程度和各纽扣的光泽评估系数；构建各角点聚类簇的角点特征；进而获取各纽扣的等距特征平滑因子；根据各纽扣圆心与所有纽扣所处直线的距离构建衬衫的纽扣位置对齐指数；根据等距特征平滑因子构建相邻纽扣表面特征一致性系数；基于此计算各纽扣与相邻纽扣的偏离系数；根据各纽扣的光泽评估系数及偏离系数构建各纽扣的缺陷系数；根据纽扣的缺陷系数检测纽扣的质量。本发明可提高服装质量检测的准确性。

主权项：1.一种服装加工过程中服装质量智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集衬衫图像，利用神经网络对衬衫图像的门襟区域进行分割，获取门襟灰度图像；利用Canny边缘检测算法获取门襟二值图像，利用霍夫圆检测得到各纽扣及纽扣圆心，根据像素点坐标获取各纽扣灰度图像；利用边缘检测算法获取各纽扣二值图像，根据各纽扣灰度图像及各纽扣二值图像获取各纽扣内的各纹路连通域；对于各纽扣，采用MLBP算法获取各纹路连通域内各像素点的MLBP特征值，根据各纹路连通域内所有像素点的MLBP特征值及灰度值得到各纹路连通域的光泽程度，利用各纹路连通域的光泽程度得到纽扣的光泽评估系数；利用Harris角点检测算法检测各纽扣内的角点，采用DBSCAN聚类算法获取角点的各聚类簇，对于各聚类簇，计算聚类簇内各角点的灰度共生矩阵的能量和对比度，根据各聚类簇内各角点与纽扣圆心的欧式距离、各角点的灰度值、各角点的能量和对比度构建各聚类簇的角点特征；根据各纽扣内所有聚类簇的角点特征构建各纽扣的等距特征平滑因子；利用最小二乘法拟合门襟所有纽扣所处的直线，根据各纽扣圆心与直线的距离构建衬衫的纽扣位置对齐指数；根据各纽扣与相邻纽扣之间的等距特征平滑因子的差异构建各纽扣与相邻纽扣的相邻纽扣表面特征一致性系数；根据各纽扣的位置、各纽扣与相邻纽扣的相邻纽扣表面特征一致性系数及衬衫的纽扣位置对齐指数构建各纽扣与相邻纽扣的偏离系数；根据各纽扣的光泽评估系数及各纽扣与相邻纽扣的偏离系数构建各纽扣的缺陷系数；根据各纽扣的缺陷系数检测各纽扣的质量，完成对服装的质量检测；所述根据各纹路连通域内所有像素点的MLBP特征值及灰度值得到各纹路连通域的光泽程度，利用各纹路连通域的光泽程度得到纽扣的光泽评估系数，包括：对于各纹路连通域，计算纹路连通域内所有像素点的灰度值均值，计算所有像素点的MLBP特征值的标准差，记为第一标准差，获取所述第一标准差与预设数值的和值，将所述灰度值均值与所述和值的比值作为纹路连通域的光泽程度；对于各纽扣，计算纽扣内所有纹路连通域的所述光泽程度的标准差，记为第二标准差，将所述第二标准差作为纽扣的光泽评估系数；所述根据各纽扣内所有聚类簇的角点特征构建各纽扣的等距特征平滑因子，包括：对于各纽扣，计算纽扣内各聚类簇的角点特征与相邻聚类簇的角点特征的比值，将所述比值作为各聚类簇与相邻聚类簇的特征差异系数，计算纽扣内所有聚类簇与相邻聚类簇的所述特征差异系数的均值，计算纽扣内各聚类簇与相邻聚类簇的特征差异系数与所述均值的差值绝对值，将纽扣内所有聚类簇的所述差值绝对值的均值作为纽扣的等距特征平滑因子；所述根据各纽扣与相邻纽扣之间的等距特征平滑因子的差异构建各纽扣与相邻纽扣的相邻纽扣表面特征一致性系数，包括：对于门襟区域中的各纽扣，计算纽扣圆心与门襟区域内其余纽扣圆心的欧式距离，将与纽扣圆心的所述欧式距离最近的纽扣作为纽扣的相邻纽扣；若纽扣的等距特征平滑因子大于等于相邻纽扣的等距特征平滑因子，计算纽扣的等距特征平滑因子与相邻纽扣的等距特征平滑因子的比值，记为第一比值，将所述第一比值作为所述纽扣与相邻纽扣的相邻纽扣表面特征一致性系数；若纽扣的等距特征平滑因子小于相邻纽扣的等距特征平滑因子，计算相邻纽扣的等距特征平滑因子与纽扣的等距特征平滑因子的比值，记为第二比值，将所述第二比值作为纽扣与相邻纽扣的相邻纽扣表面特征一致性系数。

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