[發(fā)明專利]基于機器視覺的織物整緯方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310204911.5
• 申請日: 2023-03-03
• 公開（公告）號: CN116200932A
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 顧金華;顧麗娟
• 申請（專利權(quán)）人: 常州宏大智慧科技有限公司
• 主分類號: D06H3/12
• 分類號: D06H3/12
• 代理公司: 南京眾聯(lián)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整緯方法，其特征在于：采用工業(yè)相機對運行中織物攝像獲得織物全幅向圖像，對所述織物全幅向圖像進行運算處理獲得織物全幅緯向紋理信息，根據(jù)所述織物全幅緯向紋理信息通過整緯機矯正裝置對該織物變形進行矯正。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的織物整緯方法，其特征在于：所述工業(yè)相機采用一個，通過一個工業(yè)相機對運行中織物攝像獲得織物全幅向圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機器視覺的織物整緯方法，其特征在于：所述工業(yè)相機采用一個線陣相機，通過一個線陣相機對運行中織物攝像獲得織物全幅向圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的織物整緯方法，其特征在于：所述工業(yè)相機采用數(shù)個，通過數(shù)個工業(yè)相機對運行中織物分別攝像獲得數(shù)個圖像，通過對所述數(shù)個圖像拼接與融合獲得織物全幅向圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的織物整緯方法，其特征在于：所述對織物全幅向圖像進行運算處理獲得織物全幅緯向紋理信息，具體包括以下步驟：

步驟1.所述織物全幅向圖像大小為W×H，W為圖像寬度，H為圖像高度，將所述織物全幅向圖像分割成N份(N≥1)，得到N個分割圖像N_i(i＝0,1,…,N－1)，各分割圖像N_i大小為W_i×H，其中W_i為分割圖像寬度，且

步驟2.采用大津法對i取值0的分割圖像N₀進行二值化處理，得到二值化圖像B₀，其中灰度值為0的黑色像素表示紗線，灰度值為1的像素表示紗線間隙，選擇首列H/2位置或最靠近H/2位置的灰度值為0的黑色像素作為緯紗起始點PS₀(x₀，y₀)；

步驟3.設(shè)定M個(M≥1)不同角度的掃描窗口，所述掃描窗口為矩形窗口，窗口角度范圍為[-θ,θ]，步長為ω，其中0θ90°，0ω，窗口大小為w×h，其中w＝W_i，h為緯紗寬度；

步驟4.將所述M個窗口中心平移到點PS_i(x_i，y_i)(i＝0,1,…,N-1)，統(tǒng)計M個窗口內(nèi)黑色像素的個數(shù)，并進行比較，然后找到掃描窗口內(nèi)黑色像素個數(shù)最大值對應(yīng)的窗口索引，記為k，則根據(jù)下述公式計算出各分割圖像N_i中緯紗起始點PS_i(x_i，y_i)坐標(biāo)對應(yīng)的緯紗終點坐標(biāo)PE_i(x_i，y_i)：

PE_i(x_i)＝PS_i(x_i)+W_i

PE_i(y_i)＝PS_i(y_i)+W_i×tan(-θ+ω×k)

并且，PS_i+1(x_i+1)＝PE_i(x_i)，PS_i+1(y_i+1)＝PE_i(y_i),其中i＝0,1,…,N-1，即分割圖像N_i+1的緯紗起始點坐標(biāo)等于分割圖像N_i的緯紗終點坐標(biāo)；i取值從0至N-1，最終得到緯紗在各分割圖像N_i中的起點和終點坐標(biāo)信息，從而獲得織物全幅緯向紋理信息。