CN109324056B - 一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109324056B
CN109324056B CN201810997845.0A CN201810997845A CN109324056B CN 109324056 B CN109324056 B CN 109324056B CN 201810997845 A CN201810997845 A CN 201810997845A CN 109324056 B CN109324056 B CN 109324056B
Authority
CN
China
Prior art keywords
stitch
sewing
camera
measuring
measuring method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810997845.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109324056A (zh
Inventor
李鹏飞
杨帆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian University of Technology
Original Assignee
Xian University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian University of Technology filed Critical Xian University of Technology
Priority to CN201810997845.0A priority Critical patent/CN109324056B/zh
Publication of CN109324056A publication Critical patent/CN109324056A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109324056B publication Critical patent/CN109324056B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Sewing Machines And Sewing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，具体为：通过对相机标定获取相机内参；通过相机采集缝纫线迹的图片；在图片中设定缝纫线迹的ROI区域并确定测量矩形；图片经高斯平滑处理得到更加清晰锐化的线迹边缘；图片中的测量矩形的剖面线在进行灰度投影后，先得到多条投影线，然后再通过测量矩形进行边缘检测得到各针脚点的坐标值，最后通过相机内参计算出缝纫线迹的尺寸。该方法，通过机器视觉检测代替人工作业的方式，能够有效促进缝纫线迹检测的工作效率，同时对缝纫线迹的标准会产生一个定量的评判标准，大大提高缝制产品把关的质量。

Description

一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法
技术领域
本发明属于视觉测量技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法。
背景技术
传统的缝纫线迹测量主要依赖于人工的目视检测和逐针检查，这种方式从工作效率、精度以及人工视觉疲劳等各个方面都达不到检测标准，尤其在大批量生产检测的情况下，往往会导致漏测和误检的情况发生，最终致使部分不合格的缝纫制品流入市场，影响企业形象。
因此在缝纫制品缝制完毕后，需要提供一种方法保证对其缝纫线迹进行可靠、快速的测量就显得十分必要了，故而基于机器视觉的缝纫线迹测量技术来克服人工检测的不足，以满足工业自动化生产中的高速、高精度测量就成为了一个热门的研究课题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，用以解决在缝纫车间对缝纫制品的缝纫线迹的测量主要通过人工目视和逐针检查时，存在工作量巨大，且容易由于视觉疲劳造成漏检和误检现象的发生。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是，一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，按照以下步骤实施：
步骤1，通过对相机标定获取相机内参；
步骤2，通过步骤1的相机采集缝纫线迹的图片；
步骤3，在步骤2得到的图片中设定缝纫线迹的ROI区域并确定测量矩形；
步骤4，通过步骤3得到的图片，经高斯平滑处理得到更加清晰锐化的线迹边缘；
步骤5，步骤4得到的图片中的测量矩形的剖面线在进行灰度投影后，先得到多条投影线，然后再通过测量矩形进行边缘检测得到各针脚点的坐标值，最后通过相机内参计算出缝纫线迹的尺寸。
本发明的技术方案，还具有以下特点：
所述相机为MER-1070-10GM工业数字摄像机。
所述相机的镜头为M3514-MP2 CBC镜头。
在所述步骤2中，采用红色带有偏振片的环形光源明场。
所述环形光源为LED环形光源。
在所述步骤2中，相机的工作通过旋转编码器控制，旋转编码器用于记录传送带的位移。
所述步骤5中，通过测量矩形进行边缘检测得到针脚点的坐标值的过程为：
步骤5.1，获取每条投影线的平均强度；
步骤5.2，对步骤5.1得到的投影线的投影波形进行微分处理，得到微分波形；
步骤5.3，在步骤5.2得到的微分波形中设置边缘敏感度。
本发明的有益效果是：本发明的基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，通过机器视觉检测代替人工作业的方式，能够有效促进缝纫线迹检测的工作效率，同时对缝纫线迹的标准会产生一个定量的评判标准，大大提高缝制产品把关的质量，最终使企业整体形象得到大幅度提升。
附图说明
图1是本发明的一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法的工作原理图；
图2是本发明的一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法中相机和光源的布置图；
图3是是本发明的一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法中测量矩形的模型图；
图4是通过本发明的一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法检测的缝纫制品的测缝纫线迹以及测量结果示意图。
图中，1.相机，2.镜头，3.环形LED光源，4.缝纫线迹。
具体实施方式
以下结合附图说明和具体实施例对本发明的技术方案作进一步地详细说明。
首先需要说明的是，本发明的一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法所优选使用的相机1为MER-1070-10GM工业数字摄像机，该相机1的镜头2采用M3514-MP2 CBC镜头，明场采用的是红色带有偏振片的环形光源，该环形光源优选LED环形光源3。
如图1所示，本发明的一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，按照以下步骤实施：
步骤1，通过对相机标定获取相机内参；
步骤2，如图2所示，先使用LED环形光源明场，将相机1的镜头垂直于缝纫线迹4的上方拍摄，之后通过步骤1的相机采集缝纫线迹4的图片，最后将拍摄到的图片传送到计算机中；
步骤3，如图2所示，在步骤2得到的图片中设定缝纫线迹4的ROI区域并确定测量矩形；先在该图片上利用边缘检测法检测出缝纫线迹4的边缘和噪点，再利阈值选择去除噪点从而提取出缝纫线迹4的ROI区域，最后对该ROI区域进行参数设置，如图3所示，其中Center(Row，Column)为测量矩形的中心点坐标，Phi为测量矩形中心线与水平线的夹角，Length为测量矩形长度，With为测量矩形宽度进行参数设置形成测量矩形，Center Line为该矩形的剖面线，Start和End分别为剖面线的起始点和终止点；
步骤4，通过步骤3得到的图片，经高斯平滑处理得到更加清晰锐化的线迹边缘；采用高斯平滑算法能够克服邻域平均法在降低噪声的同时使图像边缘和细节处变模糊的弊端，对针脚点区域的像素赋予不同的权重，模板越靠近针脚位置，其权值越高，在对图像细节进行模糊时，可以更多的保留图像针脚点的灰度分布特征
步骤5，步骤4得到的图片中的测量矩形的剖面线在进行灰度投影后，先得到多条投影线，然后再通过测量矩形进行边缘检测得到各针脚点的坐标值，最后通过相机内参计算出缝纫线迹4的尺寸。
其中，通过测量矩形进行边缘检测得到针脚点的坐标值的过程为：
步骤5.1，投影处理，获取每条投影线的平均强度，即平均灰度值，投影处理用于获得平均强度，降低由ROI区域中的噪声点所引起的检测误差；
步骤5.2，对步骤5.1得到的投影线的投影波形(每条投影线的平均强度波形成即为投影波形)进行微分处理，得到微分波形，再对微分波形图进行差异处理，可以消除因测量区域中绝对强度变化而造成的影响；
步骤5.3，在步骤5.2得到的微分波形中设置边缘敏感度，在微分波形中设置边缘敏感度，目的是为了滤除干扰边缘，超过边缘敏感度的认为是真实边缘。
提取到针脚点的坐标点后进行缝纫线迹的测量并在电脑上输出结果便于缝迹测量工人对缝迹的直观性评价，每条缝纫线迹分成四段进行测量，其结果从左到右依次显示为：11.83mm、10.3mm、10.55mm、10.98mm，如图4所示。

Claims (6)

1.一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，其特征在于，按照以下步骤实施：
步骤1，通过对相机标定获取相机内参；
步骤2，通过步骤1的相机采集缝纫线迹的图片；
步骤3，在步骤2得到的图片中设定缝纫线迹的ROI区域并确定测量矩形；
步骤4，通过步骤3得到的图片，经高斯平滑处理得到更加清晰锐化的线迹边缘；
步骤5，步骤4得到的图片中的测量矩形的剖面线在进行灰度投影后，先得到多条投影线，然后再通过测量矩形进行边缘检测得到各针脚点的坐标值，最后通过相机内参计算出缝纫线迹的尺寸；
所述步骤5中，通过测量矩形进行边缘检测得到针脚点的坐标值的过程为：
步骤5.1，获取每条投影线的平均强度；
步骤5.2，对步骤5.1得到的投影线的投影波形进行微分处理，得到微分波形；
步骤5.3，在步骤5.2得到的微分波形中设置边缘敏感度。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，其特征在于，所述相机为MER-1070-10GM工业数字摄像机。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，其特征在于，所述相机的镜头为M3514-MP2 CBC镜头。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，其特征在于，在所述步骤2中，采用红色带有偏振片的环形光源明场。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，其特征在于，所述环形光源为LED环形光源。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的缝纫线迹测量方法，其特征在于，在所述步骤2中，相机的工作通过旋转编码器控制，旋转编码器用于记录传送带的位移。
CN201810997845.0A 2018-08-29 2018-08-29 一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法 Active CN109324056B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810997845.0A CN109324056B (zh) 2018-08-29 2018-08-29 一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810997845.0A CN109324056B (zh) 2018-08-29 2018-08-29 一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109324056A CN109324056A (zh) 2019-02-12
CN109324056B true CN109324056B (zh) 2021-04-06

Family

ID=65263856

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810997845.0A Active CN109324056B (zh) 2018-08-29 2018-08-29 一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109324056B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111691084B (zh) * 2019-03-13 2021-12-07 浙江杰克智能缝制科技有限公司 缝纫机控制方法以及装置
CN110264087A (zh) * 2019-06-21 2019-09-20 刘永彬 一种缝纫制品走线质量的评估方法及装置
CN110348499A (zh) * 2019-06-28 2019-10-18 西安理工大学 一种缝纫线迹缺陷检测方法
CN111815632A (zh) * 2020-09-02 2020-10-23 深圳新视智科技术有限公司 车缝线迹视觉检测方法及装置
CN114140416A (zh) * 2021-11-26 2022-03-04 南京颖图电子技术有限公司 一种基于机器视觉的玻璃边缘检测方法和系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000304705A (ja) * 1999-04-22 2000-11-02 Kyodo Printing Co Ltd 糸目不良検査装置
CN102663393A (zh) * 2012-03-02 2012-09-12 哈尔滨工程大学 基于旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法
CN103150322A (zh) * 2011-09-16 2013-06-12 艾默生电气公司 采用特征定位器测量的方法和装置
CN104614385A (zh) * 2015-02-06 2015-05-13 北京中科纳新印刷技术有限公司 打印制版成像的微观质量检测方法
CN105486692A (zh) * 2014-10-07 2016-04-13 杜克普爱华股份公司 用于缝纫机的传感器组件
CN106556357A (zh) * 2016-12-08 2017-04-05 南京信息工程大学 一种基于一维无衍射光束测量三维面形的装置及方法
CN108182377A (zh) * 2017-11-21 2018-06-19 合肥工业大学 基于摄影测量技术的人眼视线检测方法及装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000304705A (ja) * 1999-04-22 2000-11-02 Kyodo Printing Co Ltd 糸目不良検査装置
CN103150322A (zh) * 2011-09-16 2013-06-12 艾默生电气公司 采用特征定位器测量的方法和装置
CN102663393A (zh) * 2012-03-02 2012-09-12 哈尔滨工程大学 基于旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法
CN105486692A (zh) * 2014-10-07 2016-04-13 杜克普爱华股份公司 用于缝纫机的传感器组件
CN104614385A (zh) * 2015-02-06 2015-05-13 北京中科纳新印刷技术有限公司 打印制版成像的微观质量检测方法
CN106556357A (zh) * 2016-12-08 2017-04-05 南京信息工程大学 一种基于一维无衍射光束测量三维面形的装置及方法
CN108182377A (zh) * 2017-11-21 2018-06-19 合肥工业大学 基于摄影测量技术的人眼视线检测方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN109324056A (zh) 2019-02-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109239076B (zh) 一种基于机器视觉的缝纫线迹缺陷检测方法
CN109324056B (zh) 一种基于机器视觉的缝纫线迹测量方法
CN103743761B (zh) 一种镜片水印疵病图像检测装置
CN102495076B (zh) 一种基于机器视觉的拉链金属链牙缺陷检测方法
CN110501342B (zh) 一种筒子纱纱杆定位视觉检测方法
CN102496161B (zh) 一种印刷电路板图像的轮廓提取方法
CN109507192A (zh) 一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法
CN110567976B (zh) 基于机器视觉的手机盖板丝印缺陷检测装置及检测方法
Perng et al. Automated SMD LED inspection using machine vision
CN107891012B (zh) 基于等效算法的珍珠大小及圆形度分拣装置
CN107798683A (zh) 产品特定区域边缘检测方法、装置及终端
WO2017071406A1 (zh) 金针类元件的引脚检测方法和系统
WO2019041634A1 (zh) 显示面板的检测方法和装置
CN115375686A (zh) 一种基于图像处理的玻璃边缘瑕疵检测方法
CN113039432A (zh) 优化自动视觉检查过程中的设置阶段
Fu et al. Medicine glass bottle defect detection based on machine vision
CN110223276A (zh) 一种基于图像处理的瓶盖检测方法及装置
CN111353981B (zh) 基于机器视觉的齿轮检测方法、系统及存储介质
CN113506255A (zh) 一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法
CN109387524A (zh) 基于线性偏振光的螺纹缺陷检测方法及装置
CN116539620A (zh) 一种刀具表面缺陷在机检测方法
CN108663376B (zh) 一种无缝钢管质量检测装置及检测方法
CN103718025B (zh) 容器口部检查方法及装置
CN113192061A (zh) Led封装外观检测图像的提取方法、装置、电子设备和存储介质
CN113763322A (zh) 一种Pin脚共面度视觉检测方法与装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant