CN108589060A - 一种视觉定位自动缝制系统以及缝制方法 - Google Patents

Abstract

本发明适用于缝纫技术领域。提供一种视觉定位自动缝制系统，包括：图像采集模块，用于采集绣品图像；数据处理模块，用于接收采集的绣品图像并进行图像预处理，通过自动寻边算法或模板匹配算法获取缝制路径，根据缝制路径计算出需缝制坐标位置，并将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件进行发送；缝制模块，用于接收缝制路径及需缝制坐标位置的预设格式文件，并根据缝制路径及需缝制坐标位置完成绣品缝制。本发明提供的视觉定位自动缝制系统可实现缝制路径的自动生成和自动完成绣品的缝制，从而无需人工控制缝制路径，可适应不同难度的缝制路径，且缝制的美观性和一致性有效得到保障。本发明还提供一种视觉定位自动缝制方法。

Description

一种视觉定位自动缝制系统以及缝制方法

技术领域

本发明属于缝纫技术领域，尤其涉及一种视觉定位自动缝制系统及缝制方法。

背景技术

在服装、鞋帽、箱包等生活用品的生产过程中，为提高产品的美观度和个性化标志，经常需要在产品上面绣制标志或花样。

现有技术中，通常通过绣花机或者缝纫机对绣花进行缝制，但将绣品缝制到衣片上时，需要人工手动控制缝制路径，对缝制工人技术要求较高，并且对于复杂的缝制路径难以操作，缝制的美观性和一致性也难以保障。

发明内容

本发明提供一种视觉定位自动缝制系统，旨在解决现有技术中通过绣花机或者缝纫机对绣花进行缝制时，需要人工手动控制缝制路径，对缝制工人技术要求较高，并且对于复杂的缝制路径难以操作，缝制的美观性和一致性也难以保障的问题。

提供一种视觉定位自动缝制系统，包括：

图像采集模块，用于采集绣品图像；

数据处理模块，用于接收采集的绣品图像并进行图像预处理，通过自动寻边算法或模板匹配算法获取缝制路径，根据缝制路径计算出需缝制坐标位置，并将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件进行发送；

缝制模块，用于接收缝制路径及需缝制坐标位置的预设格式文件，并根据缝制路径及需缝制坐标位置完成绣品缝制。

本发明还提供一种视觉定位自动缝制方法，包括：

采集绣品图像；

接收采集的绣品图像并进行图像预处理，通过自动寻边算法或模板匹配算法获取缝制路径，根据缝制路径计算出需缝制坐标位置，并将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件进行发送；

接收缝制路径及需缝制坐标位置的预设格式文件，并根据缝制路径及需缝制坐标位置完成绣品缝制。

本发明提供的视觉定位自动缝制系统通过设置图像采集模块、数据处理模块以及缝制模块，数据处理模块通过图像处理算法对采集的绣品图像进行处理并获取缝制路径，且根据缝制路径计算出缝制模块需要缝制的坐标位置，数据处理模块将缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据转换成缝制模块可识别的文件并发送给缝制模块，缝制模块接收缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据，并按照缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据自动完成绣品的缝制，从而实现缝制路径的自动生成和自动完成绣品的缝制，从而无需人工控制缝制路径，可适应不同难度的缝制路径，且缝制的美观性和一致性有效得到保障。

附图说明

图1为本发明视觉定位自动缝制系统的结构示意图；

图2为本发明视觉定位自动缝制系统中数据处理模块的功能模块图；

图3为本发明视觉定位自动缝制方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的视觉定位自动缝制系统通过设置图像采集模块、数据处理模块以及缝制模块，数据处理模块通过图像处理算法对采集的绣品图像进行处理并获取缝制路径，且根据缝制路径计算出缝制模块需要缝制的坐标位置，数据处理模块将缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据转换成缝制模块可识别的文件并发送给缝制模块，缝制模块接收缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据，并按照缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据自动完成绣品的缝制，从而实现缝制路径的自动生成和自动完成绣品的缝制，从而无需人工控制缝制路径，可适应不同难度的缝制路径，且缝制的美观性和一致性有效得到保障。

请参照图1，图1为本发明视觉定位自动缝制系统的结构示意图。该视觉定位自动缝制系统包括：图像采集模块1，用于采集绣品图像；数据处理模块2，用于接收采集的绣品图像并进行图像预处理，通过自动寻边算法或模板匹配算法获取缝制路径，根据缝制路径计算出需缝制坐标位置，并将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件进行发送；缝制模块3，接收缝制路径及需缝制坐标位置的预设格式文件，并根据缝制路径及需缝制坐标位置完成绣品缝制。

本发明实施例中，图像采集模块1包括相机镜头及光源，图像采集模块1用于采集需要缝制的绣品的图像。数据处理模块2可以是电脑、平板电脑或类似的嵌入式电子控制系统，主要负责处理图像采集模块1采集的图像及读取缝制模块3的信息，并向缝制模块3发送命令和数据。缝制模块3是具有电控通信功能的绣花机或缝纫机，主要负责接收数据处理模块2处理后的数据和根据数据处理模块2处理后的数据实现绣品自动缝制。

本发明实施例中，数据处理模块3分别与图像采集模块1和缝制模块3之间通过数据线连接，实现数据和命令的传输，可以通过以太网或USB连接线进行数据传输。其中，图像采集模块1固定在缝制模块3上，并与缝制模块3有相对固定的位置。

在进行绣品缝制时，将需要缝制的绣品放置在缝制模块3的工作台面上，图像采集模块1采集绣品图像，通过图像处理算法获取缝制路径，缝制路径包含了根据预先设定将缝制路径转换成缝制模块3的针法数据，即缝制模块3可根据缝制路径执行相应的缝制时的路径和缝制针法，然后数据处理模块2根据缝制路径在采集的绣品图像中的位置及图像采集模块1与缝制模块3的位置关系，计算出缝制模块3需要缝制的坐标位置，数据处理模块2将缝制路径数据及位置数据转换成缝制模块3可识别的文件并发送给缝制模块3，缝制模块3接收缝制路径数据及位置数据，并按照缝制路径数据在需要缝制的坐标位置数据自动完成绣品的缝制，从而实现缝制路径的自动生成和自动完成绣品的缝制，从而无需人工控制缝制路径，可适应不同难度的缝制路径，且缝制的美观性和一致性有效得到保障。

请参照图2，图2为本发明视觉定位自动缝制系统中数据处理模块的功能模块图。作为本发明的一个实施例，数据处理模块2包括图像预处理单元21，图像预处理单元21用于对采集的绣花图像进行预处理，预处理包括中值滤波算法处理和均值滤波算法处理。其中，中值滤波算法以某像素的邻域图像区域中的像素值的排序为基础，将像素邻域内灰度的中值代替该像素的值。像素邻域可以是3*3.5*5或其他形式的图像区域；均值滤波算法以某像素的邻域图像区域中的像素的平均值或加权平均值代替该像素的值。通过将图像预处理进行预处理，去除噪声提高图像效果，方便后续图像的轮廓线的提取和图像边缘的检测。

作为本发明的一个实施例，数据处理模块2包括图像算法处理单元22，图像算法处理单元包括自动寻边算法处理单元221，自动寻边算法处理单元用于通过自动寻边算法获取缝制路径，自动寻边算法获取缝制路径包括：通过检测采集的绣品图像的轮廓边缘并初步提取边缘；对提取的边缘进行跟踪连接；根据轮廓长度及包含关系对跟踪连接后的边缘进行选择过滤，并对选择过滤出的轮廓进行平滑处理以得缝制路径。由于图像噪声等原因，提取的边缘不光滑，直接使用会影响缝制线条的美观，因此需要做平滑处理。平滑处理的算法可以采用加权平均的方法，或拟合的方法。加权平均的方法是对轮廓上的某一点用该点及其相邻的几个点做加权平均，用加权平均值代替该点的值。拟合的方法可以采用线性拟合、非线性拟合及样条拟合等多种算法。具体的，自动寻边算法处理单元检测图像采集模块1采集的绣品图像的轮廓边缘，并初步提取轮廓的边缘，然后将提取的边缘进行跟踪连接，再根据轮廓长度及包含关系对跟踪连接后的边缘进行选择过滤，并对选择过滤出的轮廓进行平滑处理获得缝制路径，如绣品为方形绣品，在提取绣品图像的轮廓边缘时，将方形绣品内的所有轮廓线提取出来，然后根据轮廓长度及包含关系将边缘内部围成的轮廓线过滤，将边缘的轮廓线保留，并将边缘的轮廓线进行平滑处理并保存为缝制路径。自动寻边算法获取缝制路径主要适用于绣品轮廓明显的情形，无需人工绘制绣品轮廓。

作为本发明的一个实施例，图像算法处理单元22还包括模板匹配算法处理单元222，模板匹配算法处理单元222用于通过模板匹配算法获取缝制路径，模板匹配算法获取缝制路径包括：生成需缝制绣花的轮廓线；生成模板，将生成的轮廓线移动到采集的绣花图像中需要缝制的位置，提取采集的绣花图像的特征点，并将生成的轮廓线和采集的绣花图像中特征点的相对位置关系记录为模板；模板匹配，通过识别采集的绣花图像中特征点并与模板中的特征点进行比较，将模板中的特征点定位到采集的绣花图像中，再根据生成的轮廓线与采集的绣花图像中特征点的位置关系将轮廓线定位到采集的绣花图像上，生成的轮廓线经过模板匹配后得到的轮廓线即为缝制路径。模板匹配算法获取缝制路径主要适用于绣品轮廓不明显的情形，需人工绘制绣品轮廓或者导入绣品轮廓文件。

具体的，生成需缝制绣花的轮廓线过程中，需缝制绣花的轮廓线可以采用鼠标或触摸功能人工在数据处理模块2的显示界面上绘制，也可导入具有需缝制绣花的轮廓线的外部轮廓文件，例如：dxf、dst、AI、plt等格式的文件。生成模板过程中，将需缝制绣花的轮廓线通过平移、旋转等方式放置到采集的绣品图像中需要缝制的位置，并通过算法自动提取采集的绣品图像特征点，其中，特征点一般是图像中灰度或颜色对比明显的线或点，在形成模板后，通过模板匹配将轮廓线定位到采集的相似的图像上去。在采集的图像中，通过识别图像中的特征点并与模板中的特征点做比较，将模板中的特征点定位到采集的图像中，再根据轮廓线与特征点的位置关系可以将轮廓线定位到采集的图像上。模板的特征点一般有多个，在模板特征与采集图像中的特征做比较时不需要所有特征一一匹配，可以设定一个比例，例如60％，只要超过这一比例的特征点比对成功，即可认为模板匹配成功，匹配成功后得到的轮廓线即为缝制路径。

本发明实施例中，在通过图像处理算法获取缝制路径之前，通过人工判断绣品的轮廓是否明显，可在数据处理模块的操作界面上相应选择自动寻边算法或者模板匹配算法，当人工判断绣品轮廓明显时，通过在数据处理模块2的操作界面上选择自动寻边方式，此时自动寻边算法处理单元221通过自动寻边算法获取缝制路径；当人工判断绣品轮廓不明显时，通过在数据处理模块2的操作界面上的选择模板匹配方式，此时模板匹配算法处理单元222通过模板匹配算法获取缝制路径。通过设置自动寻边算法处理单元和模板匹配算法处理单元，方便根据绣品轮廓是否明显选择对应的缝制路径处理算法，可适用于绣品轮廓明显或者不明显的情形，通用性能好。

作为本发明的一个实施例，数据处理模块2还包括缝制位置计算单元23，缝制位置计算单元23用于获取缝制路径在采集的绣花图像中的坐标位置，并根据图像采集模块1与缝制模块3的物理位置关系计算出缝制路径在缝制模块3中的坐标位置。在缝制路径的获取后，可以得到缝制路径在采集绣品图像中的坐标位置，再根据图像采集模块1与缝制模块3的物理位置关系可以计算出缝制路径在缝制模块中的坐标位置，具体计算如下：

其中，图像坐标系和缝制坐标系在同一平面内。图像坐标系原点为Oi，坐标轴为w，h；缝制坐标系原点为Os，坐标轴为x，y；图像坐标系原点在缝制坐标系中的坐标为(xoffset，yoffset)，图像坐标系和缝制坐标系的夹角为a。图像处理获取的轮廓上个点的坐标(wn，hn)即为缝制路径在采集图像中的坐标。根据坐标转换可得图像轮廓坐标(wn，hn)在缝制坐标系中的坐标为(xn，yn)，计算方法如下：

xn＝wn*cos(a)+hn*sin(a)+xoffset；

yn＝hn*cos(a)-wn*sin(a)+yoffset；

作为本发明的一个实施例，数据处理模块2还包括格式转换单元24，格式转换单元24用于将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件并发送至缝制模块3。数据处理模块2将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件的过程如下：

以缝制模块3为绣花机为例，将缝制路径坐标数据可转换为绣花机可识别的DST文件。DST文件格式如下：

其中，DST文件分为两部分，文件头和文件体。

文件头为512字节，用于保存花样文件的主要信息，包括花型名，花型起止坐标等，以ASCII码字符表示。

文件体为针迹数据，每3个字节一针，并且通过功能码控制每针功能。

针迹数据3字节格式如下：

A7,A6,A5,A4,A3,A2,A1,A0；

B7,B6,B5,B4,B3,B2,B1,B0；

C7,C6,C5,C4,C3,C2,C1,C0.

功能	各位取值
		刺绣	C7＝C6＝0，C1＝C0＝1
跳针	C7＝C6＝C1＝1，C0＝0
		换色	C7＝C6＝C1＝C0＝1，A和B字节为0
剪线	若干个连续的跳针码
		结束	C7＝C6＝C1＝C0＝1，其他位为0

针迹位移码ΔX，ΔY表示相邻两针之间的相对位移，通过3个字节的各位对应的权值计算，算法如下：

ΔX＝A3*(-9)+A2*9+A1*(-1)+A0*1+B3*(-27)+B2*27+B1*(-3)+B0*3+C0*(-81)+C2*81；

ΔY＝A7*1+A6*(-1)+A5*9+A4*(-9)+B7*3+B6*(-3)+B5*27+B4*(-27)+C5*81+C4*(-81)。

请参照图3，图3为本发明视觉定位自动缝制方法的流程图。本发明还提供一种视觉定位自动缝制方法，其对应上述的视觉定位自动缝制系统，包括：

步骤S1、采集绣品图像；

步骤S2、接收采集的绣品图像进行图像预处理，通过自动寻边算法或模板匹配算法获取缝制路径，根据缝制路径计算出需缝制坐标位置，并将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件进行发送；

在步骤S2中，通过人工判断绣品的轮廓是否明显，可选择对应的自动寻边算法或者模板匹配算法获取缝制路径。当人工判断绣品轮廓明显时，选择自动寻边算法获取缝制路径；当人工判断绣品轮廓不明显时，通过模板匹配算法获取缝制路径。

在本步骤S2中，在接收采集的绣品图像后，对绣品图像进行预处理，预处理包括中值滤波算法处理和均值滤波算法处理。中值滤波算法以某像素的邻域图像区域中的像素值的排序为基础，将像素邻域内灰度的中值代替该像素的值。像素邻域可以是3*3.5*5或其他形式的图像区域。均值滤波算法以某像素的邻域图像区域中的像素的平均值或加权平均值代替该像素的值。通过将图像预处理进行预处理，去除噪声提高图像效果以利于后续处理，方便后续图像的轮廓线的提取和图像边缘的检测。

在本步骤S2中，自动寻边算法获取缝制路径包括：

通过检测采集的绣品图像的轮廓边缘并初步提取边缘；

对提取的边缘进行跟踪连接；

根据轮廓长度及包含关系对跟踪连接后的边缘进行选择过滤，并对选择过滤出的轮廓进行平滑处理获得缝制路径。

在本步骤S2中，模板匹配算法包括：

生成需缝制绣花的轮廓线；

生成模板，将生成的轮廓线放置到采集的绣花图像中需要缝制的位置，提取采集的绣花图像的特征点，并将生成的轮廓线和采集的绣花图像中特征点的相对位置关系记录为模板；

模板匹配，通过识别采集的绣花图像中特征点并与模板中的特征点进行比较，将模板中的特征点定位到采集的绣花图像中，再通过生成的轮廓线与采集的绣花图像中特征点的位置关系将轮廓线定位到采集的绣花图像上，生成的轮廓线经过模板匹配后得到的轮廓线即为缝制路径。

步骤S3、接收缝制路径及需缝制坐标位置的预设格式文件，并根据缝制路径及需缝制坐标位置完成绣品缝制。

本发明提供的视觉定位自动缝制系统通过设置图像采集模块、数据处理模块以及缝制模块，数据处理模块通过图像处理算法对采集的绣品图像进行处理并获取缝制路径，且根据缝制路径计算出缝制模块需要缝制的坐标位置，数据处理模块将缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据转换成缝制模块可识别的文件并发送给缝制模块，缝制模块接收缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据，并按照缝制路径数据及需要缝制的坐标位置数据自动完成绣品的缝制，从而实现缝制路径的自动生成和自动完成绣品的缝制，从而无需人工控制缝制路径，可适应不同难度的缝制路径，且缝制的美观性和一致性有效得到保障。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种视觉定位自动缝制系统，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集绣品图像；

数据处理模块，用于接收采集的绣品图像并进行图像预处理，通过自动寻边算法或模板匹配算法获取缝制路径，根据缝制路径计算出需缝制坐标位置，并将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件进行发送；

缝制模块，用于接收缝制路径及需缝制坐标位置的预设格式文件，并根据缝制路径及需缝制坐标位置完成绣品缝制。

2.根据权利要求1所述的视觉定位自动缝制系统，其特征在于，所述数据处理模块包括图像预处理单元，所述图像预处理单元用于对采集的绣花图像进行预处理，所述预处理包括中值滤波和均值滤波。

3.根据权利要求1所述的视觉定位自动缝制系统，其特征在于，所述数据处理模块包括图像算法处理单元，所述图像算法处理单元包括自动寻边算法处理单元，所述自动寻边算法处理单元用于通过自动寻边算法获取缝制路径，所述自动寻边算法获取缝制路径包括：

通过检测采集的绣品图像的轮廓边缘并初步提取边缘；

对提取的边缘进行跟踪连接；

根据轮廓长度及包含关系对跟踪连接后的边缘进行选择过滤，并对选择过滤出的轮廓进行平滑处理获得缝制路径。

4.根据权利要求3所述的视觉定位自动缝制系统，其特征在于，所述图像算法处理单元还包括模板匹配算法处理单元，所述模板匹配算法处理单元用于通过模板匹配算法获取缝制路径，所述模板匹配算法获取缝制路径包括：

生成需缝制绣花的轮廓线；

生成模板，将生成的轮廓线移动到采集的绣花图像中需要缝制的位置，提取采集的绣花图像的特征点，并将生成的轮廓线和采集的绣花图像中特征点的相对位置关系记录为模板；

模板匹配，通过识别采集的绣花图像中特征点并与模板中的特征点进行比较，将模板中的特征点定位到采集的绣花图像中，再根据生成的轮廓线与采集的绣花图像中特征点的位置关系将轮廓线定位到采集的绣花图像上，生成的轮廓线经过模板匹配后得到的轮廓线即为缝制路径。

5.根据权利要求1所述的视觉定位自动缝制系统，其特征在于，所述数据处理模块还包括缝制位置计算单元，所述缝制位置计算单元用于获取缝制路径在采集的绣花图像中的坐标位置，并根据所述图像采集模块与所述缝制模块的物理位置关系计算出缝制路径在所述缝制模块中的坐标位置。

6.根据权利要求1所述的视觉定位自动缝制系统，其特征在于，所述数据处理模块还包括格式转换单元，所述格式转换单元用于将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件并发送至所述缝制模块。

7.一种视觉定位自动缝制方法，其特征在于，包括：

采集绣品图像；

接收采集的绣品图像并进行图像预处理，通过自动寻边算法或模板匹配算法获取缝制路径，根据缝制路径计算出需缝制坐标位置，并将缝制路径及需缝制坐标位置转换成预设格式文件进行发送；

接收缝制路径及需缝制坐标位置的预设格式文件，并根据缝制路径及需缝制坐标位置完成绣品缝制。

8.根据权利要求7所述的视觉定位自动缝制方法，其特征在于，所述自动寻边算法获取缝制路径包括：

通过检测采集的绣品图像的轮廓边缘并初步提取边缘；

对提取的边缘进行跟踪连接；

根据轮廓长度及包含关系对跟踪连接后的边缘进行选择过滤，并对选择过滤出的轮廓进行平滑处理获得缝制路径。

9.根据权利要求7所述的视觉定位自动缝制方法，其特征在于，所述模板匹配算法包括：

生成需缝制绣花的轮廓线；

生成模板，将生成的轮廓线放置到采集的绣花图像中需要缝制的位置，提取采集的绣花图像的特征点，并将生成的轮廓线和采集的绣花图像中特征点的相对位置关系记录为模板；

模板匹配，通过识别采集的绣花图像中特征点并与模板中的特征点进行比较，将模板中的特征点定位到采集的绣花图像中，再通过生成的轮廓线与采集的绣花图像中特征点的位置关系将轮廓线定位到采集的绣花图像上，生成的轮廓线经过模板匹配后得到的轮廓线即为缝制路径。