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

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410185069.6
• 申請日: 2014-05-04
• 公開（公告）號: CN104001676B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王雷;劉月華;沈玉姬
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東都市麗人實業(yè)有限公司
• 主分類號: B07C5/342
• 分類號: B07C5/342;B07C5/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自動分揀技術(shù)；特別涉及大型多品種混搭內(nèi)衣自動化分揀方法及生產(chǎn)線。

背景技術(shù)

目前的多品種混搭內(nèi)衣的分揀皆是依靠人工進(jìn)行，存在著許多不足；首先是工作效率低，依靠人工對多品種混搭內(nèi)衣進(jìn)行分揀，速度緩慢，而已一次只能針對一個混搭點進(jìn)行混搭，影響生產(chǎn)效率，和配送速度；其次是出錯率高，依靠人工對多品種的內(nèi)衣進(jìn)行設(shè)別，既要考慮尺寸(輪廓)因素，又要考慮花樣因素，而且很多時候有許多不同品種的內(nèi)衣，其尺寸和花樣都相差不遠(yuǎn)，這樣便導(dǎo)致人工分揀時容易出現(xiàn)差錯，難以保證品質(zhì)；還有便是，這種長時間的多品種混搭內(nèi)衣分揀工作，容易造成視覺疲勞，不利于工人的健康。對于打好包裝的內(nèi)衣也是如此，因為包裝分很多種，透明的，半透明的，大的小的，包裝花紋形式各異的，如果只是依靠人工識別和分揀，非常的耗時耗力。因此，開發(fā)一種大型多品種混搭內(nèi)衣自動化分揀方法及相應(yīng)的生產(chǎn)線顯得非常必要，既能提高生產(chǎn)效率、保證生產(chǎn)品質(zhì)、降低生產(chǎn)成本，而且避免損害工人的身體健康。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，其目的在于提供一種大型多品種混搭內(nèi)衣自動化分揀方法及相應(yīng)的生產(chǎn)線；該分揀生產(chǎn)線采用科學(xué)合理的布局設(shè)置，使各個工作區(qū)相輔相成；該方法能夠?qū)崿F(xiàn)多品種混搭內(nèi)衣自動化分揀。

本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案為：大型多品種混搭內(nèi)衣自動化分揀方法，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)；該送料工作區(qū)包括暫存點及分離點，所述暫存點設(shè)有一震動盤，所述分離點設(shè)有一導(dǎo)槽，該導(dǎo)槽一端與振動盤相連接，另一端與透明傳送帶相連接。

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，獲得輪廓對比數(shù)據(jù)及花樣對比數(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)行對比，從而識別出內(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)處理裝置對采集到的線掃描圖像進(jìn)行處理：首先對線掃描圖像進(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部分，其次分別對各個部分進(jìn)行特征提取，再對提取的各個部分特征進(jìn)行特征拼接，進(jìn)而獲得花樣對比數(shù)據(jù)；

2.3)將輪廓對比數(shù)據(jù)及花樣對比數(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)行對比，從而識別出內(nèi)衣的品種；

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

步驟2.1)中，用最大類間方差法進(jìn)行圖像二值化，用區(qū)域骨架提取算法對多像素寬的邊緣進(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為輪廓點，輪廓點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)各像素點的灰度值和坐標(biāo)，判斷矩形透鏡內(nèi)各像素點的灰度值梯度方向，用三次樣條插值函數(shù)對灰度值梯度方向上各像素點的灰度值進(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)的極值點位置，根據(jù)極值點位置計算出亞像素坐標(biāo)并保存，然后再選取下一輪廓點，依次循環(huán)反復(fù)，直至將所有的輪廓點都處理完。