[發(fā)明專(zhuān)利]大型多品種混搭內(nèi)衣自動(dòng)化分揀方法及生產(chǎn)線

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410185069.6
• 申請(qǐng)日: 2014-05-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104001676B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王雷;劉月華;沈玉姬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣東都市麗人實(shí)業(yè)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): B07C5/342
• 分類(lèi)號(hào): B07C5/342;B07C5/02
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.大型多品種混搭內(nèi)衣自動(dòng)化分揀方法，其特征在于，其包括以下步驟：

1)設(shè)置一送料工作區(qū)對(duì)若干品種的內(nèi)衣進(jìn)行理順，伸展平攤并使正面朝上，然后送往下一工作區(qū)；

2)設(shè)置一分揀工作區(qū)，該分揀工作區(qū)包括透明傳送帶、輪廓采集機(jī)構(gòu)、花樣采集機(jī)構(gòu)及數(shù)據(jù)處理裝置；所述透明傳送帶將送料工作區(qū)的內(nèi)衣向前送進(jìn)，依次經(jīng)過(guò)輪廓采集機(jī)構(gòu)、花樣采集機(jī)構(gòu)；所述數(shù)據(jù)處理裝置對(duì)輪廓采集機(jī)構(gòu)、花樣采集機(jī)構(gòu)采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得輪廓對(duì)比數(shù)據(jù)及花樣對(duì)比數(shù)據(jù)，并分別與預(yù)存的不同品種的輪廓數(shù)據(jù)及花樣數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別出內(nèi)衣的品種：

2.1)所述輪廓采集機(jī)構(gòu)包括線陣CCD相機(jī)及LED背光源，所述LED背光源由下向上對(duì)透明傳送帶上的內(nèi)衣進(jìn)行打光，所述線陣CCD相機(jī)由上向下對(duì)透明傳送帶上的內(nèi)衣進(jìn)行線掃描圖像采集，并輸送到數(shù)據(jù)處理裝置；所述數(shù)據(jù)處理裝置對(duì)采集到的線掃描圖像進(jìn)行處理：首先對(duì)線掃描圖像進(jìn)行圖像標(biāo)定、二值化、去噪聲，使邊緣定位到像素內(nèi)部的精確位置，其次對(duì)預(yù)處理后的線掃描圖像分別進(jìn)行膨脹處理、腐蝕處理，用膨脹后的圖像減去腐蝕后的圖像，得到多像素寬的邊緣，再對(duì)該多像素寬的邊緣進(jìn)行細(xì)化，獲得單像素寬的輪廓，進(jìn)而獲取輪廓對(duì)比數(shù)據(jù)；

2.2)所述花樣采集機(jī)構(gòu)包括CIS相機(jī)及LED正光源，所述LED正光源從側(cè)上方對(duì)透明傳送帶上的內(nèi)衣進(jìn)行打光，所述CIS相機(jī)由正上方對(duì)透明傳送帶上的內(nèi)衣進(jìn)行花樣圖像采集，并輸送到數(shù)據(jù)處理裝置；所述數(shù)據(jù)處理裝置對(duì)采集到的花樣圖像進(jìn)行處理：首先將花樣圖像拆分為若干個(gè)部分，其次分別對(duì)各個(gè)部分進(jìn)行特征提取，再對(duì)提取的各個(gè)部分特征進(jìn)行特征拼接，進(jìn)而獲得花樣對(duì)比數(shù)據(jù)；

2.3)將輪廓對(duì)比數(shù)據(jù)及花樣對(duì)比數(shù)據(jù)分別與數(shù)據(jù)處理裝置中預(yù)存的不同品種的輪廓數(shù)據(jù)及花樣數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別出內(nèi)衣的品種；

3)設(shè)置一混搭工作區(qū)，該混搭工作區(qū)包括若干個(gè)混搭點(diǎn)及一機(jī)械手，當(dāng)數(shù)據(jù)處理裝置判斷出內(nèi)衣為其中一個(gè)混搭點(diǎn)所需的品種時(shí)，則機(jī)械手將該內(nèi)衣放至到該混搭點(diǎn)，直至該混搭點(diǎn)所需要的內(nèi)衣品種和數(shù)量都已經(jīng)滿(mǎn)足，完成多品種內(nèi)衣自動(dòng)化分揀。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大型多品種混搭內(nèi)衣自動(dòng)化分揀方法，其特征在于，步驟1)中，所述送料工作區(qū)包括暫存點(diǎn)及分離點(diǎn)，所述暫存點(diǎn)設(shè)有一震動(dòng)盤(pán)，所述分離點(diǎn)設(shè)有一導(dǎo)槽，該導(dǎo)槽一端與振動(dòng)盤(pán)相連接，另一端與透明傳送帶相連接。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大型多品種混搭內(nèi)衣自動(dòng)化分揀方法，其特征在于，步驟2.1)中，用最大類(lèi)間方差法進(jìn)行圖像二值化，用區(qū)域骨架提取算法對(duì)多像素寬的邊緣進(jìn)行細(xì)化；其中，所述用區(qū)域骨架提取算法對(duì)多像素寬的邊緣進(jìn)行細(xì)化，包括如下步驟：所述組成輪廓的各像素點(diǎn)為輪廓點(diǎn)，輪廓點(diǎn)為矩形透鏡中心到標(biāo)定后的圖像中讀取9像素×9像素大小矩形透鏡內(nèi)各像素點(diǎn)的灰度值和坐標(biāo)，判斷矩形透鏡內(nèi)各像素點(diǎn)的灰度值梯度方向，用三次樣條插值函數(shù)對(duì)灰度值梯度方向上各像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行插值，求得插值函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，然后求得插值函數(shù)一階導(dǎo)數(shù)的極值點(diǎn)位置，根據(jù)極值點(diǎn)位置計(jì)算出亞像素坐標(biāo)并保存，然后再選取下一輪廓點(diǎn)，依次循環(huán)反復(fù)，直至將所有的輪廓點(diǎn)都處理完。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大型多品種混搭內(nèi)衣自動(dòng)化分揀方法，其特征在于，步驟2.1)中，還包括如下步驟：識(shí)別出單像素寬的輪廓的各個(gè)圖元；a)根據(jù)輪廓點(diǎn)的鄰域值將輪廓點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，將可成為角點(diǎn)的輪廓點(diǎn)選出，并將這些輪廓點(diǎn)定為候選輪廓點(diǎn)；b)用11點(diǎn)k-曲率法計(jì)算各候選輪廓點(diǎn)的離散曲率值，根據(jù)各候選輪廓點(diǎn)的離散曲率值計(jì)算出離散曲率閾值，按照此閾值對(duì)候選輪廓點(diǎn)進(jìn)行第一次篩選，選出離散曲率值大于閾值的候選輪廓點(diǎn)，將這些候選輪廓點(diǎn)定為一次篩選候選輪廓點(diǎn)；c)用投影高度法對(duì)一次篩選候選輪廓點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)；d)用基于HOUGH變換的圓弧分割與融合算法將圓弧圖元中的偽特征點(diǎn)剔除并增選拐點(diǎn)，將進(jìn)行該步驟后得到的候選輪廓點(diǎn)定為二次篩選候選輪廓點(diǎn)；e)用投影高度法對(duì)二次篩選候選輪廓點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)；f)用基于HOUGH變換的直線分割與融合算法將直線圖元中的偽特征點(diǎn)剔除并增選切點(diǎn)；g)到此已經(jīng)完全剔除了候選輪廓點(diǎn)中的偽特征點(diǎn)并增選了拐點(diǎn)與切點(diǎn)，將此時(shí)得到的候選輪廓點(diǎn)定為特征點(diǎn)，用投影高度法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，并判斷特征點(diǎn)兩側(cè)圖元的屬性；h)將特征點(diǎn)按順序保存。