[發(fā)明專(zhuān)利]一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211246422.8
• 申請(qǐng)日: 2022-10-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115311297A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李賀賀
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南通甜享紡織品有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06V10/74;G06V10/77
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• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，包括：

獲取有色絲圖像；

對(duì)有色絲圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到各個(gè)邊緣，采用PCA算法得到每條邊緣的主方向；

根據(jù)每條邊緣的主方向?qū)λ羞吘夁M(jìn)行排序，對(duì)排序后的所有邊緣進(jìn)行多閾值分割，得到不同邊緣所屬的類(lèi)別；

計(jì)算每條邊緣的方向鏈碼，通過(guò)每條邊緣方向鏈碼的標(biāo)準(zhǔn)差與該邊緣方向鏈碼的平均值及該邊緣所在邊緣類(lèi)別中的邊緣數(shù)量的比值得到該邊緣的候選毛絲概率；

利用各邊緣的候選毛絲概率對(duì)每條邊緣是否屬于毛絲進(jìn)行判斷，得到候選毛絲；

通過(guò)每條候選毛絲邊緣上像素點(diǎn)的灰度值得到每條候選毛絲邊緣沿著鏈碼方向的實(shí)際灰度值序列；

通過(guò)雙線性插值法對(duì)每條候選毛絲上所有像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行虛擬填充，得到虛擬候選毛絲邊緣；通過(guò)虛擬候選毛絲邊緣上虛擬像素點(diǎn)的灰度值得到每條虛擬候選毛絲邊緣沿著鏈碼方向的虛擬灰度值序列；

通過(guò)每條候選毛絲邊緣的實(shí)際灰度值序列和對(duì)應(yīng)的虛擬灰度值序列的余弦相似度得到每條候選毛絲邊緣的毛絲概率，通過(guò)每條候選毛絲邊緣的毛絲概率對(duì)每條候選毛絲是否屬于毛絲進(jìn)行判斷，利用獲得的有色絲中的所有毛絲對(duì)設(shè)備進(jìn)行控制。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，獲得邊緣的候選毛絲概率的方法為：

通過(guò)每個(gè)邊緣類(lèi)別中的邊緣數(shù)量得到該邊緣類(lèi)別中每條邊緣的疑似候選毛絲概率；

通過(guò)每條邊緣方向鏈碼的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值得到該邊緣的疑似候選毛絲概率；

通過(guò)每條邊緣的疑似候選毛絲概率和對(duì)應(yīng)的邊緣類(lèi)別中該邊緣的疑似候選毛絲概率得到該邊緣的候選毛絲概率。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，邊緣類(lèi)別中每條邊緣的疑似候選毛絲概率的表達(dá)式為：

式中：表示邊緣類(lèi)別中每條邊緣的疑似候選毛絲概率，表示第個(gè)邊緣類(lèi)別中的邊緣數(shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，邊緣的疑似候選毛絲概率的表達(dá)式為：

式中：表示邊緣的疑似候選毛絲概率，表示邊緣方向鏈碼的標(biāo)準(zhǔn)差，表示邊緣方向鏈碼的平均值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，得到候選毛絲的方法為：

若邊緣的候選毛絲概率小于或等于候選毛絲概率閾值，判斷該邊緣不是候選毛絲；若邊緣的候選毛絲概率大于候選毛絲概率閾值，判斷該邊緣為候選毛絲。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，得到每條候選毛絲邊緣的毛絲概率的方法為：

通過(guò)每條候選毛絲邊緣的實(shí)際灰度值序列和對(duì)應(yīng)的虛擬灰度值序列的余弦相似度得到每條候選毛絲邊緣的實(shí)際灰度值序列和對(duì)應(yīng)的虛擬灰度值序列的相似度；

通過(guò)對(duì)每條候選毛絲邊緣的實(shí)際灰度值序列和對(duì)應(yīng)的虛擬灰度值序列的相似度求倒數(shù)得到每條候選毛絲邊緣的毛絲概率。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，通過(guò)每條候選毛絲邊緣的毛絲概率對(duì)每條候選毛絲是否屬于毛絲進(jìn)行判斷的方法為：

若候選毛絲邊緣的毛絲概率小于或等于毛絲概率閾值時(shí)，判斷該候選毛絲邊緣不是毛絲；

若候選毛絲邊緣的毛絲概率大于毛絲概率閾值時(shí)，判斷該候選毛絲邊緣是毛絲。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種有色絲毛絲智能識(shí)別方法，其特征在于，得到每條邊緣的主方向的方法為：

根據(jù)每條邊緣上的像素點(diǎn)坐標(biāo)，采用PCA算法獲取每條邊緣上像素點(diǎn)的所有主成分方向中特征值最大的主成分方向作為每條邊緣的主方向。