基于Matlab改进大津法和Gabor滤波的织物缺陷检测系统

随着自动化技术的发展，织物缺陷检测已经成为纺织工业中的一个重要课题。传统的人工检测不仅效率低，而且容易受到主观因素的影响，因此，基于计算机视觉的自动检测方法得到了广泛的研究。本文提出了一种基于MATLAB的织物缺陷检测系统，该系统结合了改进的大津法（Otsu’s method）和Gabor滤波器（Gabor Filter）来实现高效、准确的缺陷检测。首先，利用Gabor滤波器提取织物图像中的纹理特征，通过多方向和多尺度的滤波器对不同纹理进行敏感性增强，从而提升织物表面细节的识别能力。然后，采用改进的大津法对图像进行二值化处理，自动计算最佳阈值，以精确区分缺陷区域与正常区域。最后，使用形态学操作进行后处理，进一步去除噪声并完善检测结果。实验结果表明，所提方法能够在不同类型的织物图像中实现高精度的缺陷检测，特别在处理具有复杂背景和纹理的图像时，具有较强的鲁棒性和较低的误报率。

作者：张家梁(自研改进)

引言

织物作为日常生活中广泛应用的基础材料，具有丰富的纹理和结构特征。然而，由于生产过程中的各种因素，织物表面常常出现不同类型的缺陷，如破损、污渍、杂质或织造不均等。这些缺陷不仅影响织物的美观，还可能降低其性能，严重影响产品质量。因此，如何快速、准确地检测出织物表面的缺陷，成为纺织工业中的一个重要研究方向。

传统的织物缺陷检测方法多依赖人工操作，尽管人工检测能够保证较高的检测准确率，但由于人工检测效率低、劳动强度大，且容易受到主观因素的影响，因此在大规模生产中显得效率低下且不可靠。随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，基于图像处理的自动缺陷检测系统逐渐成为一种重要的替代方案。

近年来，图像处理技术在织物缺陷检测中得到了广泛应用，其中 大津法（Otsu’s method）和 Gabor滤波器（Gabor Filter）是两种常见且有效的图像分析方法。大津法作为一种经典的图像二值化技术，通过计算图像的类间方差自动确定最佳阈值，在许多自动分割任务中表现出色。而Gabor滤波器则凭借其良好的频率局部化特性，能够有效提取图像中的纹理特征，特别是周期性纹理，对于织物表面缺陷的识别尤为重要。

尽管大津法和Gabor滤波器在各自的应用领域都取得了显著成绩，但在织物缺陷检测中，如何将这两种方法有机结合，以提高检测精度和鲁棒性，仍然是一个值得探讨的问题。为了弥补传统方法的不足，本文提出了一种改进的大津法和Gabor滤波器结合的织物缺陷检测系统。通过对图像进行Gabor滤波特征提取，再通过改进的大津法进行二值化分割，结合形态学操作进行后处理，最终实现了对织物缺陷的精确检测。

系统架构

1.系统概述
本系统是一个基于 MATLAB 开发的织物缺陷检测系统，结合了改进的大津法（Otsu’s Method）和Gabor滤波器（Gabor Filter）两种图像处理技术，旨在实现高效、准确的织物缺陷自动检测。系统的主要目标是通过图像处理技术分析织物图像，自动检测其中的缺陷区域（如破损、污渍等），并对检测结果进行后处理以减少误报和漏报。

系统的核心流程分为以下几个主要模块：

2.系统流程图

研究方法

本系统采用基于多尺度图像处理的布匹缺陷检测方法，通过 MATLAB 平台集成 GUI 编程和图像处理工具箱，实现织物表面缺陷的自动识别与质量评估。研究方法主要包括图像预处理与下采样、Gabor纹理特征提取、改进大津法阈值分割以及连通域分析四个核心步骤，具体如下：

实验结果

在所选的四张代表性布匹测试图中（包含线状缺陷、不规则缺陷、正常织物、圆形缺陷），系统全部正确判别了缺陷检测结果。
总体准确率：100%（4/4）

2.结果分析
Image 1 – 线状缺陷检测：

Image 2 – 不规则缺陷检测：

Image 3 – 正常布匹识别：

Image 4 – 圆形缺陷检测：

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：

研究结论

本系统在 4 张不同缺陷类型的布匹图像（线状缺陷、不规则缺陷、正常织物、圆形缺陷）上实现了 100% 的检测准确率，验证了均值下采样削弱纹理 → 方差下采样增强缺陷 → 改进大津法阈值分割 → 形态学后处理 → 连通域标记分析这一经典流水线在织物质量检测任务上的有效性。后续若需在高速纺织生产线或多品种复杂织物检测中应用，可考虑与卷积神经网络等深度学习方法结合，以进一步提升对细微缺陷的敏感性和不同织物类型的自适应能力。

实验环境

硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。

版权声明：
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