(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 202210781395.8 (22)申请日 2022.07.05 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114842016 A (43)申请公布日 2022.08.02 (73)专利权人 南通森田消防装备有限公司 地址 226000 江苏省南 通市启东市汇龙工 业园区杨沙路10号 (72)发明人 郑尔娟　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/762(2022.01) 审查员 徐晓艳 (54)发明名称 一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及织物 缺陷检测技术领域， 具体涉 及一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测方 法及系统。 该方法通过光流信息确定异常区域。 将异常区域中的纹理边缘转换至霍夫空间中， 获 得纹理边缘的形态信息。 根据霍夫空间中的霍夫 曲线形态进行聚类， 获得第一聚类簇。 根据第一 聚类簇中的异常样本数量获得第一缺陷区域。 根 据第一聚类簇对应平行的纹理边缘之间的异常 距离确定第二缺陷区域。 本发明通过霍夫空间转 换获得纹理边缘的形态信息， 根据边缘之间的状 态精确的进行缺陷检测。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114842016 B 2022.09.06 CN 114842016 B 1.一种基于计算机 视觉的消防水 带缺陷检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取连续多帧的消防水带图像； 对所述消防水带图像进行稠密光流法检测， 获得异常 帧图像； 获得 所述异常帧图像中的异常区域； 获取所述异常区域的纹理边缘； 将所述纹理边缘的像素点映射至霍夫空间中， 获得多 条霍夫曲线； 将所述霍夫空间中大于等于预设投票阈值的投票点作为高亮点； 根据所述霍 夫曲线的形态特 征对所述高亮点对应的所述霍夫曲线 进行聚类， 获得多个第一聚类簇； 将簇内样本数量大于预设样本数量阈值的所述第 一聚类簇作为异常簇； 根据 所述异常 簇对应的所述纹理边缘的位置获得第一缺陷区域， 具体包括： 根据所述异常簇对应的所述 高亮点获得与所述异常簇共线的正常纹理边缘； 根据所述异常簇对应的所述纹理边缘与所 述正常纹理边缘的相对位置获得所述第一缺陷区域的位置； 根据所述异常簇与所述样本数 量阈值的差异获得 所述第一 缺陷区域的范围大小； 若所述第一聚类簇对应平行的所述纹理边缘之间的距离与预设标准边缘距离相比出 现异常， 则将对应的所述纹理边缘作为异常纹理边缘； 根据所述异常纹理边缘的位置获得 异常区域； 将相邻的所述异常区域 合并， 获得第二 缺陷区域。 2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测方法， 其特征在于， 所述获取 所述异常区域的纹 理边缘包括： 利用Sobel 算子处理所述异常区域， 获得多个所述纹 理边缘。 3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测方法， 其特征在于， 所述将所述纹 理边缘的像素点映射至霍夫空间中， 获得多条霍夫曲线包括： 将图像坐标系中的所述纹理边缘的像素点转换至极坐标系下， 将极坐标系中的像素点 映射至霍夫空间， 获得多条 所述霍夫曲线。 4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测方法， 其特征在于， 所述根据所述霍夫曲线的形态特征对所述高亮点对应的所述霍夫曲线进 行聚类， 获得多个 第一聚类簇包括： 以所述霍夫曲线的最大幅值点作为形态特征点； 根据所述形态特征点的位置和预设第 一聚类间距对所述霍夫曲线 进行聚类， 获得多个第一聚类簇 。 5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测方法， 其特征在于， 所述若所述第一聚类簇对应平行的所述纹理边缘之间的距离与预设标准边缘距离相比出 现异常， 则将对应的所述纹 理边缘作为异常纹 理边缘包括： 根据所述形态特征点的位置和预设第 二聚类间距对所述霍夫曲线进行二 次聚类， 获得 多个第二聚类簇； 所述第二聚类间距比所述第一聚类间距大； 以所述第二聚类簇对应的平行的所述纹理边缘之间的距离作为判断距离； 若所述判断 距离不等于预设标准距离或所述预设标准距离的整数倍， 则将对应的所述纹理边缘作为异 常纹理边缘。 6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测方法， 其特征在于， 所述根据所述异常纹 理边缘的位置获得异常区域包括： 若所述纹理边缘之间平行且距离等于所述预设标准距离， 则 两个所述纹理边缘为平行 相邻纹理边缘； 以所述异常纹理边缘与对应的所述平行相 邻纹理边缘之间的区域作为所述 异常区域。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114842016 B 27.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测方法， 其特征在于， 所述获得第二 缺陷区域后还 包括： 以所述第一缺陷区域和所述第二缺陷区域的面积之和作为所述消防水带图像的区域 缺陷评估值； 以消防水带对应的所述消防水带图像的所有 所述区域缺陷评估值之和作为所 述消防水 带的整体缺陷评估值； 根据所述整体缺陷评估值判断所述消防水 带的质量。 8.一种基于计算机视觉的消防水带缺陷检测系统， 包括存储器、 处理器以及存储在所 述存储器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计 算机程序时实现如权利要求1~7任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114842016 B 3