(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210436425.1 (22)申请日 2022.04.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114529550 A (43)申请公布日 2022.05.24 (73)专利权人 启东新朋莱纺织科技有限公司 地址 226200 江苏省南 通市启东市滨 海工 业园区(百越新材料科技启东有限公 司内) (72)发明人 范春燕　 (74)专利代理 机构 杭州聚邦知识产权代理有限 公司 33269 专利代理师 周美锋 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01)G06T 7/13(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) 审查员 李进 (54)发明名称 一种基于图像处理的纺织品色牢度检测方 法及系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 具体涉及一 种基于图像处理的纺织品色牢度检测方法及系 统。 该方法获取参考白布图像上颜色区域的边缘 像素点及其纹理走向。 通过每个边缘像素点在纹 理走向上与其他像素点的像素相似信息和位置 相近信息获得每个边缘像素点的有效率， 从而筛 选出有效点， 获得摩擦运动方向。 分析每个像素 点在摩擦运动方向直线上的其他像素点与该像 素点的像素值相似性， 获得每个像素点的混合 率。 根据颜色区域中像素点的混合率、 有效率和 像素值获得每个颜色区域的可信度。 根据可信度 调整每个颜色区域的初始色牢度， 获得整体色牢 度。 本发明分析像素点之间互相影响的情况， 获 得参考性强的可信度调整初始色牢度， 实现了准 确的色牢度检测。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 114529550 B 2022.07.01 CN 114529550 B 1.一种基于图像处 理的纺织品色牢度检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获得摩擦处理后的参考 白布图像； 根据像素值将所述参考 白布图像中的像素点分类， 获得多个颜色区域； 获取每个所述颜色区域的边缘像素点； 获取每个所述边缘像素点的纹理走向； 以所述 边缘像素点在所述纹理走向方向上的所有像素点作为方向像素点； 根据第一位置信息对与 所述边缘像素点像素值相同的对应所述方向像素点进 行分类， 以距离所述边缘像素点最近 的类别作为 其相邻点 集， 具体包括： 以所述方向像素点指向对应所述边缘像素点的向量作为第 一指向向量； 以所述第 一指 向向量与所述纹 理走向的内积作为所述第一 位置信息； 以所述第一位置信息为横轴， 所述方向像素点的像素值为纵轴构建第一衡量曲线； 将 所述第一衡量曲线的纵坐标减去对应的所述 边缘像素点的像素值， 获得第二衡量曲线； 获得所述第 二衡量曲线与横轴的交点； 根据 所述交点之间的距离利用密度聚类算法进 行分类， 获得多个聚类簇， 以包 含所述第二衡量曲线原点的所述聚类簇作为所述相邻点 集； 根据所述相邻点集内元素的数量和元素间距离的方差获得对应所述边缘像素点的有 效率， 具体包括： 根据有效率公式获得 所述有效率； 所述有效率公式包括： 其中， 为所述有效率， 为所述相邻点集内元素的数量， 为所述相邻点集内元素 间距离的方差， 为所述参考白布图像的长， 为所述参考白布图像的宽； 以有效率大于预设第 一阈值的所述边缘像素点作为有 效点； 将所述有效点的所述纹理 走向相加获得摩擦运动方向； 过所述参考白布图像中每个像素点做所述摩擦运动方向上的参考直线， 以所述参考直 线上所有的点作为对应像素点的疑似异色牢度点； 根据所述疑似异色牢度点的第二位置信 息和像素值构建辅助曲线； 以所述辅助曲线的导数大于预设第二阈值的点作为辅助点； 以 距离对应 像素点两侧最近的所述辅助点作为关键点， 具体包括： 以所述疑似异色牢度点指向对应像素点的向量作为第 二指向向量， 以所述第 二指向向 量与所述摩擦运动方向的内积作为所述第二 位置信息； 根据所述辅助点横坐标的正负值将所述辅助点分为正辅助点和负辅助点； 以所述正辅 助点和所述负辅助点中绝对值 最小的点作为两个所述关键点； 所述关键点之间的所述辅助曲线作为第一关键曲线； 根据所述第一关键曲线的长度、 所述第一关键曲线上像素值的方差、 所述第一关键曲线的对称性获得对应像素点的混合 率， 具体包括： 将所述第一关键曲线的纵坐标减去对应像素点的像素值， 获得第二关键曲线； 根据所 述第二关键曲线中纵坐标的绝对值构建第三关键曲线； 根据混合 率计算公式获得 所述混合 率； 所述混合 率计算公式包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114529550 B 2其中， 为所述混合率， 为所述第一关键曲线上像素值的方差， 为所述关键曲 线的长度， 为所述第三关键曲线上横坐标为 的点对应的像素值， 为所述第三关键曲 线上横坐标为 的点对应的像素值； 根据每个所述颜色区域中像素点的所述混合率、 所述有效点的所述有效率和每个像素 点的像素值获得 所述颜色区域的可信度， 具体包括： 根据可信度公式获得每 个所述颜色区域的所述可信度； 所述可信度公式包括： 其中， 为所述可信度， 为所述颜色区域的所述边缘像素点的数量， 为第 个所述边 缘像素点的所述有效率， 为所述颜色区域中的像素点数量， 为第 个像素点的像素值， 为所述颜色区域内的平均像素值， 为第 个像素点的所述混合 率； 获得每个颜色区域的初始色牢度； 根据所述可信度对所述初始色牢度进行调整， 获得 整体色牢度， 具体包括： 根据整体色牢度公式获得 所述整体色牢度； 所述整体色牢度公式包括： 其中， 为所述整体色牢度， 为所述颜色区域的数量， 为第 个所述颜色区域的所 述初始色牢度， 为第 个所述颜色区域的所述可信度。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的纺织品色牢度检测方法， 其特征在于， 所 述根据像素值将所述 参考白布图像中的像素点分类， 获得多个颜色区域包括： 根据像素值利用均值漂移聚类算法对所述参考白布图像中的像素点分类， 获得多个所 述颜色区域。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的纺织品色牢度检测方法， 其特征在于， 所 述获取每 个所述边缘像素点的纹 理走向包括： 获取每个所述边缘像素点的海森矩阵； 根据 所述海森矩阵最小特征值对应的特征向量 作为所述纹 理走向。 4.一种基于 图像处理的纺织品色牢度检测系统， 包括存储器、 处理器以及存储在所述权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114529550 B 3