(19)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 202211246422.8 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 南通甜享纺织品有限公司 地址 226000 江苏省南 通市高新区朝东 圩 村20组 (72)发明人 李贺贺　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/77(2022.01) (54)发明名称 一种有色丝毛丝智能识别方法 (57)摘要 本发明涉及材料测试或分析领域， 提出了一 种有色丝毛丝智能识别方法， 该方法是一种利用 可见光手段采集可见光图像以此分析材料的方 法， 包括： 获取有色丝图像； 得到每条边缘的主方 向； 得到不同边缘所属的类别； 得到边缘的候选 毛丝概率； 得到候选毛丝； 得到实际灰度值序列； 得到虚拟灰度值序列； 对每条候选毛丝是否属于 毛丝进行判断， 利用所有毛丝对设备进行控制。 因此， 本发 明提出的一种有色丝毛丝智能识别方 法能够实现有色丝材 料的检测等。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115311297 A 2022.11.08 CN 115311297 A 1.一种有色丝毛丝智能识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取有色丝图像； 对有色丝图像进行边 缘检测得到各个边 缘， 采用PCA算法得到每条边 缘的主方向； 根据每条边缘的主方向对所有边缘进行排序， 对排序后的所有边缘进行多阈值分割， 得到不同边 缘所属的类别； 计算每条边缘的方向链码， 通过每条边缘方向链码的标准差与 该边缘方向链码的平均 值及该边 缘所在边 缘类别中的边 缘数量的比值得到该边 缘的候选毛丝概 率； 利用各边 缘的候选毛丝概 率对每条边 缘是否属于毛丝进行判断， 得到候选毛丝； 通过每条候选毛丝边缘上像素点的灰度值得到每条候选毛丝边缘沿着链码方向的实 际灰度值序列； 通过双线性插值法对每条候选毛丝上所有像素点的像素值进行虚拟填充， 得到虚拟候 选毛丝边缘； 通过虚拟候选毛丝边缘上虚拟 像素点的灰度值得到每条虚拟候选毛丝边缘沿 着链码方向的虚拟灰度值序列； 通过每条候选毛丝边缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的余弦相似度得 到每条候选毛丝边缘的毛丝概率， 通过每条候选毛丝边缘的毛丝概率对每条候选毛丝是否 属于毛丝进行判断， 利用获得的有色丝中的所有 毛丝对设备进行控制。 2.根据权利要求1所述的一种 有色丝毛丝智能识别方法， 其特征在于， 获得边缘的候选 毛丝概率的方法为： 通过每个边缘类别中的边 缘数量得到该边 缘类别中每条边 缘的疑似候选毛丝概 率； 通过每条边 缘方向链码的标准差和平均值得到该边 缘的疑似候选毛丝概 率； 通过每条边缘的疑似候选毛丝概率和对应的边缘类别中该边缘的疑似候选毛丝概率 得到该边 缘的候选毛丝概 率。 3.根据权利要求2所述的一种 有色丝毛丝智能识别方法， 其特征在于， 边缘类别中每条 边缘的疑似候选毛丝概 率的表达式为： 式中： 表示边缘类别中每条边缘的疑似候选毛丝概率， 表示第 个边缘类别中的边 缘数量。 4.根据权利要求2所述的一种 有色丝毛丝智能识别方法， 其特征在于， 边缘的疑似候选 毛丝概率的表达式为： 式中： 表示边缘的疑似候选毛丝概率， 表示边缘方向链码的标准差， 表示边缘方 向链码的平均值。 5.根据权利要求1所述的一种 有色丝毛丝智能识别方法， 其特征在于， 得到候选毛丝的 方法为： 若边缘的候选毛丝概率小于或等于候选毛丝概率阈值， 判断该边缘不是候选毛丝； 若权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311297 A 2边缘的候选毛丝概 率大于候选毛丝概 率阈值， 判断该边 缘为候选毛丝 。 6.根据权利要求1所述的一种 有色丝毛丝智能识别方法， 其特征在于， 得到每条候选毛 丝边缘的毛丝概 率的方法为： 通过每条候选毛丝边缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的余弦相似度得 到每条候选毛丝边 缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的相似度； 通过对每条候选毛丝边缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的相似度求倒 数得到每条候选毛丝边 缘的毛丝概 率。 7.根据权利要求1所述的一种 有色丝毛丝智能识别方法， 其特征在于， 通过每条候选毛 丝边缘的毛丝概 率对每条候选毛丝是否属于毛丝进行判断的方法为： 若候选毛丝边缘的毛丝概率小于或等于毛丝概率阈值 时， 判断该候选毛丝边缘不是毛 丝； 若候选毛丝边 缘的毛丝概 率大于毛丝概 率阈值时， 判断该候选毛丝边 缘是毛丝 。 8.根据权利要求1所述的一种 有色丝毛丝智能识别方法， 其特征在于， 得到每条边缘的 主方向的方法为： 根据每条边缘上的像素点坐标， 采用PCA算法获取每条边缘上像素点的所有主成分方 向中特征值最大的主成分方向作为每条边 缘的主方向。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311297 A 3