一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法，属于纺织品检测技术领域，该检测方法具体步骤如下：(1)绗缝设备布置；(2)监测设备调试；(3)纺织物图像采集；(4)采集图像校正优化；(5)断线检测并反馈；(6)加工方案优化；(7)过往加工记录存储与查询；本发明能够通过对采集到的图像进行优化处理，提高断线判断的准确性，提高工作人员的问题处理效率以及质量，无需工作人员人工修改加工方案，节省工作人员时间，同时方便工作人员随时查看加工方案，提高工作人员使用体验。

说明书

技术领域

本发明涉及纺织品检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法。

背景技术

绗缝是民间传统工艺品，至今已有50余年的历史，随着绗缝机械的发展，绗缝工艺逐渐由原始的手工绗缝转为现代科技的电脑控制绗缝，产品也由单一的绗缝被转为多样的家用布艺系列，现主要有绗缝床品套件、童被套件、婴儿系列、沙发垫、汽车垫、地垫系列、台布、门窗帘、收纳系列、女士箱包系列、厨房餐饮系列、卫生间专用系列、圣诞系列产品等上千个花色品种，绗缝被一般采取以脱脂棉为里料，面料是纯棉布料，成品的绗缝被其被面与被芯是无法分开的，由于绗缝被的加工较为烦琐，正规成品的绗缝被是经过多个加工工序的，随着科技的发展，电脑绗缝机的诞生解决了普通绗缝机无法逾越的难题，电脑绗缝机在其精确的电脑系统控制下，能完美地处理整个坐标系上所编制的各种复杂图案，但是随着而来的是电脑绗缝机在进行绗缝时容易出现断线现象；因此，发明出一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法变得尤为重要；

经检索，中国专利号CN103913467A公开了基于机器视觉的绗缝断线检测方法，该发明虽然检测的精确度高，但是无法对现有加工方案进行智能优化，降低纺织效率；现有的基于机器视觉的绗缝断线检测方法采集到的纺织图像模糊，判断是否出现断线情况时容易差生误差，影响工作人员处理效率，此外，现有的基于机器视觉的绗缝断线检测方法加工方案需要工作人员进行人工修改并重新录入，浪费工作人员时间，降低纺织效率；为此，我们提出一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法，该检测方法具体步骤如下：

(1)绗缝设备布置：工作人员将绗缝设备布置在对应地点；

(2)监测设备调试：绗缝设备布置完成后，工作人员将监测设备安装在指定位置并进行设备调试；

(3)纺织物图像采集：绗缝设备开始对布料进行绗缝，同时监测设备开始对纺织物进行图像抓取；

(4)采集图像校正优化：监测设备对采集到的纺织物图像进行校正优化并处理生成监控数据；

(5)断线检测并反馈：对监控数据进行数据分析并监测是否出现断线同时进行断线反馈并生成优化数据；

(6)加工方案优化：分析优化数据并对现有加工方案以及加工方案进行方案优化；

(7)过往加工记录存储与查询：对过往加工记录进行保存，同时工作人员随时对其进行调用查看。

进一步地，步骤(1)中所述工作人员将绗缝设备通过连接调试确认设备是否可以正常使用后，将其布置在对应地点，其中，绗缝设备主要包括加工模块、总控模块、运动控制模块以及显示模块。

进一步地，步骤(2)中所述工作人员将监测设备与绗缝设备进行电性连接并对其进行设备调试处理，监测设备主要包括静态摄像头、动态摄像头、图像优化模块以及数据存储模块。

进一步地，步骤(3)中所述工作人员将待加工布料放置在绗缝设备中的加工模块上，加工模块开始在总控模块的控制下对布料进行绗缝加工，同时监测设备中的静态摄像头与动态摄像头开始对加工中的布料进行实时图像抓取。

进一步地，步骤(4)中所述监测设备中的静态摄像头与动态摄像头将采集到的图像信息发送至图像优化模块，图像优化模块接收图像信息并对其进行图像校正优化处理，其具体校正优化处理步骤如下：

步骤一：图像优化模块将接收到的图像信息中出现的几何失真数据标记为A；

步骤二：对A进行灰度变换、去噪声以及均值滤波处理进行优化处理并生成修复数据；

步骤三：将修复数据嵌入原本图像信息中并对A进行替换处理生成监控数据，并发送至数据存储模块进行存储。

进一步地，步骤(5)中所述监控数据通过数据判断分析处理生成优化数据与断点数据，同时将断点数据反馈给工作人员，其具体判断分析步骤如下：

第一步：将监控数据中的图像信息进行数据提取并对其进行检测区域分割处理，同时将分割完成的检测区域分别标记为N1、N2、N3、…、Nn，n为自然数，且n依次递增；

第二步：对该绗缝设备的缝针个数标记为B；

第三步：对N1、N2、N3、…、Nn个区域中的缝针个数进行统计并分别标记为M1、M2、M3、…、Mz，z为自然数，且z依次递增；

第四步：将M1、M2、M3、…、Mz依次与B进行对比，若Mz小于B，则判断纺织物中存在断线并标记为F，若Mz＝B，则判断纺织物中没有断线并标记为T；

第五步：对F出现原因进行分析并将F出现次数与位置反馈给工作人员；

第六步：根据F出现原因与次数进行数据处理并生成优化数据。

进一步地，步骤(6)中所述优化数据通过数据分析并提取其中的优化信息，同时按照优化信息对加工方案进行优化。

进一步地，步骤(7)中所述过往加工记录上传至云端服务器进行存储，同时工作人员可以通过电子设备对云端服务器中存储的加工记录进行调用与查看。

相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

1、该基于机器视觉的绗缝断线检测方法静态摄像头以及动态摄像头自行调整采集角度后开始对纺织物图像进行图像采集，将采集到的图像信息通过图像优化模块进行图像优化处理后，将优化完成的图像进行数据分割后开始对其进行断线判断，通过对采集到的图像进行优化处理，提高断线判断的准确性，提高工作人员的问题处理效率以及质量；

2、该基于机器视觉的绗缝断线检测方法对纺织物中断线位置进行确定并对断线次数进行记录，同时对断线原因进行分析并将断线位置、断线次数以及断线原因反馈给用户，根据断线原因以及断线次数开始对加工方案进行优化修改，将修改完成的加工方案上传至云端服务器进行存储，用户可以通过智能设备对加工方案进行调用查看，无需工作人员人工修改加工方案，节省工作人员时间，同时方便工作人员随时查看加工方案，提高工作人员使用体验。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明提出的一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法的流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

参照图1，本实施例提供一种基于机器视觉的绗缝断线检测方法，该检测方法具体步骤如下：

(1)绗缝设备布置：工作人员将绗缝设备布置在对应地点；

(2)监测设备调试：绗缝设备布置完成后，工作人员将监测设备安装在指定位置并进行设备调试；

(3)纺织物图像采集：绗缝设备开始对布料进行绗缝，同时监测设备开始对纺织物进行图像抓取；

(4)采集图像校正优化：监测设备对采集到的纺织物图像进行校正优化并处理生成监控数据；

(5)断线检测并反馈：对监控数据进行数据分析并监测是否出现断线同时进行断线反馈并生成优化数据；

(6)加工方案优化：分析优化数据并对现有加工方案进行方案优化；

(7)过往加工记录存储与查询：对过往加工记录以及加工方案进行保存，同时工作人员随时对其进行调用查看。

步骤(1)中所述工作人员将绗缝设备通过连接调试确认设备是否可以正常使用后，将其布置在对应地点，其中，绗缝设备主要包括加工模块、总控模块、运动控制模块以及显示模块，具体的，绗缝设备型号为自动单针绗缝机，且该绗缝设备与外部计算机电性连接。

步骤(2)中所述工作人员将监测设备与绗缝设备进行电性连接并对其进行设备调试处理，监测设备主要包括静态摄像头、动态摄像头、图像优化模块以及数据存储模块；

具体的，静态摄像头通过插值运算的方式后获得最大像素并将采集到的图像信息存储至数据存储模块，动态摄像头用于在一些明暗反差过大的场合，静态摄像机由于CCD的感光特性所限制，摄取的图像往往会出现数据偏差的，此时，动态摄像头开始对图像进行采集并将采集到图像信息存储至数据存储模块。

步骤(3)中所述工作人员将待加工布料放置在绗缝设备中的加工模块上，加工模块开始在总控模块的控制下对布料进行绗缝加工，同时监测设备中的静态摄像头与动态摄像头开始对加工中的布料进行实时图像抓取；

具体的，静态摄像头与动态摄像头开始自行调整采集角度，当静态摄像头与动态摄像头调整完成后，绗缝设备开始对待加工布料进行绗缝处理，静态摄像头与动态摄像头对纺织过程进行图像采集处理。

步骤(4)中所述监测设备中的静态摄像头与动态摄像头将采集到的图像信息发送至图像优化模块，图像优化模块接收图像信息并对其进行图像校正优化处理，

本实施例中，对图像校正优化处理可包括如下步骤：

步骤一：图像优化模块将接收到的图像信息中出现的几何失真数据标记为A；

步骤二：对A进行灰度变换、去噪声以及均值滤波处理进行优化处理并生成修复数据；

步骤三：将修复数据嵌入原本图像信息中并对A进行替换处理生成监控数据，并发送至数据存储模块进行存储。

步骤(5)中所述监控数据通过数据判断分析处理生成优化数据与断点数据，同时将断点数据反馈给工作人员；

需要说明的是，监控数据通过数据判断分析处理生成优化数据与断点数据的过程可为：

第一步：将监控数据中的图像信息进行数据提取并对其进行检测区域分割处理，同时将分割完成的检测区域分别标记为N1、N2、N3、…、Nn，n为自然数，且n依次递增；

第二步：对该绗缝设备的缝针个数标记为B；

第三步：对N1、N2、N3、…、Nn个区域中的缝针个数进行统计并分别标记为M1、M2、M3、…、Mz，z为自然数，且z依次递增；

第四步：将M1、M2、M3、…、Mz依次与B进行对比，若Mz小于B，则判断纺织物中存在断线并标记为F，若Mz＝B，则判断纺织物中没有断线并标记为T；

第五步：对F出现原因进行分析并将F出现次数与位置反馈给工作人员；

第六步：根据F出现原因与次数进行数据处理并生成优化数据。

步骤(6)中所述优化数据通过数据分析并提取其中的优化信息，同时按照优化信息对加工方案进行优化。

步骤(7)中所述过往加工记录以及加工方案上传至云端服务器并通过数据转换处理生成存储数据进行存储，同时工作人员可以通过智能手机或电脑对云端服务器中存储的加工记录或加工方案进行调用与查看。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。