LabVIEW多线程视觉检测：Hough与Gabor算法在织物疵点检测中的应用

"司的PCIe-1429，它能提供高速的数据传输速率，确保图像数据实时、无损地传输到PC。软件部分，LabVIEW作为主要的开发环境，其内置的IMAQVision模块提供了丰富的图像处理函数，使得图像的预处理、特征提取以及疵点检测得以高效实现。 2 LabVIEW多线程技术 在LabVIEW中，多线程是通过事件驱动编程模型实现的。生产者/消费者模型是一种常见的多线程应用场景，特别适合于处理数据流问题。在这个模型中，生产者线程负责图像的采集，而消费者线程则负责图像的处理。通过队列作为数据缓冲区，生产者将采集的图像放入队列，消费者在队列非空时取出图像进行处理，这样可以避免因处理速度慢于采集速度而导致的数据丢失。 在本系统中，为了保证图像处理的实时性，我们创建了两个线程：一个是图像采集线程，负责从相机持续接收图像数据；另一个是图像处理线程，用于执行Hough变换和Gabor滤波等算法。采集线程将新捕获的图像放入队列，处理线程在队列非空时取出图像进行分析。这种机制有效地平衡了数据生产和消费的速度，确保了系统的稳定运行。 3 Hough变换与Gabor滤波 Hough变换是一种经典的图像特征检测方法，尤其适用于直线、圆等几何形状的检测。在本系统中，Hough变换用于检测织物纹理的方向角，这些角度信息作为Gabor滤波器的输入参数，以增强疵点特征。Gabor滤波器因其对纹理方向敏感的特性，能够较好地提取出织物上的疵点信息。 4 最大熵图像分割 图像分割是识别疵点的关键步骤。最大熵方法是一种基于信息理论的图像分割技术，它通过最大化图像区域的熵来确定最佳的分割边界。在本系统中，应用最大熵法进行图像分割，可以有效地区分疵点和正常织物区域，提高检测精度。 5 实验与结果 实验结果显示，基于LabVIEW的多线程处理机制与Hough变换和Gabor滤波的结合，能够在保证检测效率的同时，提高织物疵点的识别率。与传统的离线检测系统相比，该系统具有更高的自动化程度和准确性，降低了人工检测带来的成本和误差。 6 结论 本研究提出了一种基于LabVIEW的多线程织物疵点检测系统，通过结合Hough变换、Gabor滤波和最大熵图像分割，实现了对织物疵点的高效检测。该系统不仅提高了检测效率，降低了成本，而且减轻了人工检测的负担，具有良好的应用前景。 关键词：LabVIEW；Hough变换；Gabor滤波；织物疵点；机器视觉；多线程；图像分割 引用文献： [1] KUMARA, S., et al. Detection of fabric defects using Gabor filter bank and neural networks[J]. Journal of Textile Institute, 2005, 96(4): 293-302. [2] DSP在图像处理中的应用[J]. 电子技术应用, 2003, 29(10): 10-12. [3] 等. 基于DSP的图像处理系统设计[J]. 计算机工程, 2004, 30(5): 147-149. 注：由于篇幅限制，未列出所有参考文献。"