[發明專利]一種三維編織物示跡線間距檢測方法

有效

• 申請號: 202110576133.3
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113326565B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 汪俊;單忠德;李大偉;戴黎
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/17;G06F30/20;G06F119/02
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

1.一種三維編織物示跡線間距檢測方法，其特征在于，包括：

步驟(1)、利用視覺傳感器搭建視覺數據采集系統；

步驟(2)、視覺數據采集系統采集三維編織物示跡線的訓練數據；

步驟(3)、構建三維編織物示跡線識別深度學習模型，將步驟(2)采集到的訓練數據送入深度學習模型進行訓練，得到訓練好的三維編織物示跡線識別深度學習模型；

步驟(4)、根據步驟(3)得到的三維編織物示跡線識別深度學習模型定位批量圖像中三維編織物示跡線的位置，測量相鄰示跡線之間的距離；

所述步驟(3)中構建三維編織物示跡線識別深度學習模型，具體包括：

步驟(a)：輸入一張三維編織物圖像；

步驟(b)：提取圖像特征，作為一種CNN網絡目標檢測方法，首先使用一組基礎的conv+relu+pooling層提取圖像的feature maps，該feature maps將被后續RPN層和全連接層共享；

步驟(c)：提取候選區域，RPN網絡用于生成region proposals，該層通過Softmax判斷anchors屬于foreground或者background，再利用bounding box regression修正anchors獲得精確的proposals；

步驟(d)：區域歸一化，RoI Pooling層收集輸入的feature maps和proposals，綜合這些信息后提取proposalfeature maps，得到固定維度的特征；

步驟(e)：分類與回歸，Classification利用proposalfeature maps計算proposal的類別，同時再次bounding box regression獲得示跡線最終的精確位置；

步驟(f)：計算間距，設計函數計算步驟(e)中定位到的三維編織物示跡線間距。

2.根據權利要求1所述的一種三維編織物示跡線間距檢測方法，其特征在于，步驟(1)所述視覺數據采集系統中，同一運動平臺上至少搭載2個視覺傳感器，實現整個三維編織物生產區域全景視覺數據采集，所有視覺傳感器觀測視野覆蓋360度環境信息且相鄰視覺傳感器的觀測視野具有重疊區域。

3.根據權利要求2所述的一種三維編織物示跡線間距檢測方法，其特征在于，所述視覺數據采集系統還包括高清中長焦鏡頭、數據存儲器和運算服務器；

所述高清中長焦鏡頭配合視覺傳感器即監控相機完成數據采集、確定三維編織物示跡線位置；

所述數據存儲器，用于存儲與管理數據；

所述運算服務器，用于面向三維編織物示跡線提取所搭建的深度學習模型的運算。

4.根據權利要求1所述的一種三維編織物示跡線間距檢測方法，其特征在于，所述視覺傳感器為BASLER acA2440-20gm工業相機。

5.根據權利要求1所述的一種三維編織物示跡線間距檢測方法，其特征在于，所述步驟(f)中，若兩三維編織物示跡線分別為Ax+By+C1＝0和Ax+By+C2＝0，則間離公式為：