[0026] 最终得到第一阈值fmin+ 50及第二阈值fmax‑ 20。
[0027] 进一步地，在步骤S40中，判断亮斑区域是否为白色毛团的具体步骤；
[0028] S41、所需检测毛团的大小根据现场产品要求而定，即设定检测毛团为5x5的像素大小，将新图像数据S的左上角作为原点，建立坐标系，设定图像的长边延伸方向为X轴的正方向，图像的短边延伸方向为Y轴的正方向；
[0029] S42、遍历新图像数据S中的亮斑区域，选定亮斑区域中一个灰度值为255的像素点，此像素点为目标像素点，以目标像素点为基准，沿X正方向选取两个连续像素点；
[0030] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S43，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0031] S43、以目标像素点为基准，沿X负方向选取两个连续像素点；
[0032] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S44，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0033] S44、以目标像素点为基准，沿Y正方向选取两个连续像素点；
[0034] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S45，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0035] S45、以目标像素点为基准，沿Y负方向选取两个连续像素点；
[0036] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S46，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0037] S46、以选定的目标像素点最外侧4个灰度值为255的像素点为基准，沿X、Y的正、负方向上各选取1个连续像素点；
[0038] 若4个像素点的灰度值均为0，则判定亮斑区域为毛团；否则判定亮斑区域不是毛团。
[0039] 本发明的有益效果为：本发明通过双反转变换模型对相机拍摄实时采集的图像数据进行处理，实现在线实时检测，提高了检测效率，避免了出现毛团的遗漏现象，有效保证了玻纤布的整体质量。
附图说明
[0040] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041] 图1为本发明实施例中玻纤布的毛团检测方法的流程图。
具体实施方式
[0042] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0043] 需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
[0044] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0045] 如图1所示本发明提供了一种玻纤布的毛团检测方法，包括以下步骤：
[0046] 布置检测相机，并通过相机实时采集玻纤布的图像数据R；对图像数据R进行图像预处理；预处理后图像数据R进行双阈值的反转变换处理，获得新图像数据S；选取新图像数据S中的亮斑点，根据所需检测毛团的大小，判断亮斑点所在区域是否为白色毛团。
[0047] 本发明通过双反转变换模型对相机拍摄实时采集的图像数据进行处理，实现在线实时检测，提高了检测效率，避免了出现毛团的遗漏现象，有效保证了玻纤布的整体质量。
[0048] 在步骤S10中，根据实际所需检测布面幅面设置检测相机的数量，且相对检测相机的拍摄角度，灯光以一定角度射入布面。
[0049] 具体地，待检测玻纤布布面宽2.5m，为了保证拍摄到满幅图像，相机依次并排放置4个，且相机离布面高度为80cm，间隔40cm，当玻纤布布面上出现3x3像素左右大小白色毛团时，灯光以一定角度斜摄入布面，以此保证在白色毛团处灯光会反射进相机，呈现出一种白色得状态，利用在玻纤布得背景下去检测白色毛团区域就行了。
[0050] 因为拍摄得一幅图像上面有一些孤立的噪点，直接去处理图像会引起误报，在步骤S20中，对图像数据R进行滤波处理，把图像的孤立噪声点去除掉，减少误报，具体包括：
[0051] 步骤一：遍历图像数据R，找出与周围像素点的灰度相差较大的目标像素点；
[0052] 步骤二：设(x,y)为目标像素点，其周围方向上的四个像素点为（x,y+1）、(x,y‑1)、(x+1,y)和(x‑1,y)，则S=（f(x,y+1)+ f(x,y‑1)+ f(x‑1,y)+ f(x+1,y)）/4，若 |f(x,y)‑S|>30，则去除目标像素点，否则保留目标像素点。
[0053] 采用四个像素点得平均灰度值去代替算法流程实现一个预处理，从而得到函数图像，因为毛团的灰度颜色和孤立点的灰度颜色相差不大，这样的处理可以把一些孤立点去除掉，提高了孤立噪声点的检测精度及检测准确度。
[0054] 在步骤S30中，图像数据R进行双阈值的反转变换处理，获取新图像数据S，具体包括：
[0055] 确定双阈值得到双反转变换模型：
[0056]
[0057] 其中，T为双反转变换模型，gmin+50为第一阈值，gmax‑20为第二阈值，gmin 为图像数据R中的最小灰度值，gmax为图像数据中的最大灰度值，50为第一定值，20为第二定值。
[0058] 遍历图像数据R中的每一个像素点g（x,y），其像素点g（x,y）对应的像素值设为g；当ggmax‑20，则该像素点的像素值设为255，得到新的图像数据S。
[0059] 作为上述实施例优选，第一阈值与第二阈值根据拍摄的图像数据实时变换获得，有效避免图像不均匀情况，并将图像分为前景、背景和目标，其中目标区域的亮度比背景亮比前景暗，第一阈值为分割背景与目标区域，第二阈值为分割前景与目标区域。
[0060] 在阈值分割过程中，为了找到合适的前景分割阈值以及背景分割阈值，确定第一阈值与第二阈值，具体过程包括：
[0061] 首先将一个3x3像素大小的毛团放在相机拍摄的特定位置，获取图像数据，遍历图像数据中的每一个像素点f（x,y），找到最小灰度值fmin和最大灰度值fmax；
[0062] 其次确定第一定值K1和第二定值K2：
[0063] 设定初始第一定值K1为10，若位于毛团位置的9个像素点均在f>fmin+ 10分割出的像素点之内，则继续逐步增大K1的值，直至毛团的9个像素点中有一个像素点不再分割出的像素点内，得到第一定值K1为50；
[0064] 设定初始第二定值K2为10，若位于毛团位置的9个像素点均在f
[0065] 最终得到第一阈值fmin+ 50及第二阈值fmax‑ 20。
[0066] 相比之前的一般阈值分割，通过一个特定的阈值来进行检测，本发明是根据双阈值的分割方法，把图像分割成前景，背景，和目标三大类，目标区域的亮度要比背景亮比前景暗，而要检测的前景分割的阈值肯定是一幅图像中比较大的值，检测的背景分割的阈值肯定是一幅图像中比较小的阈值，通过第一定值和第二定值的确定，找到最合适的前景分割阈值以及背景分割阈值，从而提高了玻纤布检测精度，进一步提高了毛团的检测效率。
[0067] 在上述实施例基础上，判断亮斑区域是否为白色毛团的具体步骤；
[0068] S41、所需检测毛团的大小根据现场产品要求而定，即设定检测毛团为5x5的像素大小，将新图像数据S的左上角作为原点，建立坐标系，设定图像的长边延伸方向为X轴的正方向，图像的短边延伸方向为Y轴的正方向；
[0069] S42、遍历新图像数据S中的亮斑区域，选定亮斑区域中一个灰度值为255的像素点，此像素点为目标像素点，以目标像素点为基准，沿X正方向选取两个连续像素点；
[0070] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S43，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0071] S43、以目标像素点为基准，沿X负方向选取两个连续像素点；
[0072] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S44，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0073] S44、以目标像素点为基准，沿Y正方向选取两个连续像素点；
[0074] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S45，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0075] S45、以目标像素点为基准，沿Y负方向选取两个连续像素点；
[0076] 若两个连续像素点的灰度值均为255，继续执行步骤S46，否则判定亮斑区域不是毛团；
[0077] S46、以选定的目标像素点最外侧4个灰度值为255的像素点为基准，沿X、Y的正、负方向上各选取1个连续像素点；
[0078] 若4个像素点的灰度值均为0，则判定亮斑区域为毛团；否则判定亮斑区域不是毛团。
[0079] 本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
