[發明專利]一種基于機器視覺的織物在線自動整花方法

有效

• 申請號: 201810767565.0
• 申請日: 2018-07-13
• 公開（公告）號: CN109035135B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 顧金華
• 申請（專利權）人: 常州宏大智能裝備產業發展研究院有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T7/13;G06T7/136
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 陳磊

1.一種基于機器視覺的織物在線自動整花方法，其特征在于，包括以下步驟：

a. 采集圖像

由工業相機采集在線移動織物整體幅寬的織物圖像A，然后將采集到的織物圖像A輸送至中央處理器內；

b. 圖像預處理

b1. 由中央處理器對步驟a中的織物圖像A進行濾波處理，并得到處理后的織物圖像B；

b2. 由中央處理器對步驟b1中的織物圖像B進行邊緣檢測或亮度閾值分割，并得到處理后的織物圖像C，所述織物圖像C的寬度為C_W，高度為C_H；

c. 檢測重復圖案寬度H和重復圖案個數J

c1. 由中央處理器對步驟b2中的織物圖像C進行二維圖像傅里葉變換，并得到處理后的傅里葉變換圖像D；

c2. 采用平移方法將所述傅里葉變換圖像D低頻成分位于圖像中心，高頻成分位于圖像四角，并得到處理后的圖像E；

c3. 根據步驟c2中的圖像E計算出織物整個幅寬方向的重復圖案寬度H和重復圖案個數J；

d. 重復圖案中心位置檢測

由中央處理器對步驟b2中的織物圖像C進行處理，具體處理步驟為：

d1. 將織物圖像C按高度C_H等分為N等份，計算出每一份的方差，選取方差最大的等份圖像區域K，所述等份圖像區域K的寬度為K_W，高度為K_H；

d2. 在所述等份圖像區域K內，以左邊緣為起點，寬度為所述重復圖案寬度H，高度為所述等份圖像區域K的高度K_H，確定矩形區域L，計算出織物圖像C在矩形區域L內的灰度變化圖像O，并確定所述灰度變化圖像O的灰度最亮點P₀；

d3. 以所述灰度最亮點P₀為中心，選擇圖像Q₀，且圖像Q₀的寬度為Q_W，高度為Q_H，圖像Q₀的中心與所述灰度最亮點P₀重合；以所述灰度最亮點P₀為中心，向右間隔寬度為所述重復圖案寬度H后，選擇圖像Q₁，且圖像Q₁的寬度為Q_W，高度為Q_H，計算出圖像Q₁的中心位置P₁；

d4. 以圖像Q_i－1的中心位置P_i－1為中心，向右間隔寬度為所述重復圖案寬度H后，選擇圖像Q_i，且圖像Q_i的寬度為Q_W，高度為Q_H，計算出圖像Q_i的中心位置P_i，這里i=2,3,4，…J－1；中央處理器對i賦新值，重復該步驟，直到i= J－1為止，其中J為所述重復圖案個數，即計算出重復圖案的各個中心位置；

e. 圖案變形計算

由中央處理器根據步驟d中重復圖案的各個中心位置，計算出織物圖像A的花彎偏差量和花斜偏差量，最后由中央處理器控制相對應的調整彎輥和/或調整斜輥動作，以完成織物的自動整花。

2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的織物在線自動整花方法，其特征在于：所述步驟b1中由中央處理器對步驟a中的織物圖像A通過濾波器進行濾波處理。

3.根據權利要求2所述的基于機器視覺的織物在線自動整花方法，其特征在于：所述濾波器為空域濾波器中的均值濾波器、中值濾波器、低通濾波器、高斯濾波器；或者所述濾波器為頻域濾波器中的小波變換濾波器、傅里葉變換濾波器、余弦變換濾波器；或者所述濾波器為以膨脹和腐蝕方式的形態學操作進行去噪的形態學濾波器。

4.根據權利要求1所述的基于機器視覺的織物在線自動整花方法，其特征在于：所述步驟b2中由中央處理器通過sobel算法、或者Roberts算法、或者Prewitt算法、或者Laplacian算法、或者Canny算法對織物圖像B進行邊緣檢測；所述由中央處理器對織物圖像B進行亮度閾值分割的方法有基于固定閾值分割法、基于灰度直方圖的閾值分割法、自適應閾值分割法、最大熵閾值分割法和最大類間方差閾值分割法。