基于Simulink的疵点织物图像检测

袁小军，陈晓东，邱莉，熊艳平

摘要：采用MATLABSimulink仿真模块中计算机视觉工具箱（ComputerVisionSystemtoolbox），对织物图像进行颜色空间转换、阈值分割、二值化、腐蚀、膨胀、滤波等仿真处理，使织物图像的纹理、疵点结构更加突出，进一步通过label仿真疵点织物图像中疵点个数。通过实验仿真实现了对织物图像的疵点检测，并记录出疵点数量。实验结果表明，simulink仿真对织物图像进行在线检测，以及评估织物的质量好坏有着重要的作用。

关键词：Simulink仿真；图像处理与机器视觉；疵点检测；可视化；模块化

0引言

Simulink提供了一种动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境，是MATLAB最重要的组件之一。Simulink以模块为功能单位，通过信号线进行连接，用户通过GUI调配每个模块的参数，仿真的结果以数值和图像等形象化方式展示出来[1]。Simulink是一个模块图形化环境，特点在于提供了图形化界面，供用户自定义选择所需要的库。其在图像处理上主要应用了computervisionsystemtoolbox模块，进行对图像的处理达到目的。这种可视化界面可以针对那些不熟悉MATLAB语言的用户，实现图像处理的简单化、通俗化。

1织物疵点检测的现状

对于针织企业目前现状来说，织物的套扣、检测是目前世界性难题。编织实现了自动化而套扣则是半自动化，检测流程甚至为纯手工化，导致了针织企业生产流程的严重不匹配性，从而影响了企业的经济效益。

由于织物外观的颜色、图案、纹理，以及其表面疵点种类繁多、形状各异，导致织物疵点检测难度增大。而织物疵点类型中，破边、破洞的疵点达到疵点数量的60%以上。针对主要的疵点类型进行机器视觉的检测识别为纺织企业疵点漏检提供了有力的技术支持，同时利用MATLAB/simulink的机器视觉工具箱仿真织物图像检测，实现对疵点织物的实时监控。通过可视化的仿真模块直观的展现出织物疵点问题。

2基于Simulink织物疵点图像检测平台搭建

基于simulink的疵点织物图像检测平台由图像采集模块、颜色空间转换模块、分析与增强模块、滤波模块、图像形态学操作模块、输出模块[2]，如图1所示。

图2织物疵点特征的检测模型

3仿真结果

本文采用（R2016b）版本的Matlab软件，分别进行颜色空间转换、阈值分割、二值化分割、中值滤波、形态学开操作对织物疵点特征处理，形成对疵点织物的仿真试验[5]。

对比图3和图4分析，通过阈值分割将织物疵点分离出来，同时将疵点进行了二值化转变。使疵点特征更加清晰，并增加了疵点与织物的对比度。

对于图5通过颜色空间的转换使疵点与织物形成了鲜明颜色对比值，通过颜色间的差值来确定某类疵点，这对织物疵点检测有着重要的意义。

图6是在灰度图/二值化图像中进行形态学开、中值滤波处理后，形成的疵点织物特征图，图像中的大尺寸白色孔洞则为织物疵点。通过simulink的仿真处理使织物疵点表现出来，同时利用label将织物疵点个数进行统计，实现对织物疵点的准确检测。

图3织物原图图4阈值分割图

图5HSV颜色空间转换图图6织物疵点特征图

4结语

综上所述，基于Simulink的织物图像检测仿真平台，利用机器视觉图像处理模块的可视化、易操作性，快速实现对织物图像中疵点的仿真检测，对织物疵点检测的研究与应用提供了良好的实验数据，对企业检测有重大意义。

参考文献：

[1]张新伟,易克传,王少夫,高连兴.基于Matlab/Simulink的粘连玉米种子图像边缘检测[J].中国农机化学报,2015,36(03):176-179.

[2]孙占文,张向辉,柳常清,张坤.基于Simulink/xPC和数字图像处理技术的数控激光切割系统设计[J].机械设计与制造工程,2013,42(11):63-68.

[3]李祖贺.基于Simulink的肺部CT图像边缘检测[J].河南科技,2012(17):48-49.

[4]胡波,陈阿林,孙小涛.基于Matlab/Simulink的遥感图像处理[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2012,29(04):101-106.

[5]胡波,陈阿林.基于Simulink数字图像处理的仿真模块设计[J].重庆文理学院学报(自然科学版),2012,31(02):54-57.