CN109668520B - 一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法 - Google Patents

一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法，其包括自动缝纫机，自动缝纫机上设置有缝纫针头，自动缝纫机设置有工作台，工作台上放置有衬衣领领底，工作台上设置有X驱动轴、Y驱动轴及视觉系统，视觉系统包括白色光源、面阵相机及线激光器，其中，白色光源用于向工作台发出白光，白色光源发出白光的照射范围覆盖在衬衣领领底上，面阵相机及线激光器装设在X驱动轴上，线激光器用于向衬衣领领底上投射多条平行的激光线，Y驱动轴上装设有压料模板，衬衣领领底具有四个尖角部。本发明解决了衬衣衣领领面与领底贴合轮廓的提取；低成本，可靠性高；工艺简单，使得自动缝纫机缝纫时的精度和速度都容易达到工艺要求。

Description

一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法
技术领域
本发明涉及视觉检测技术领域，尤其是涉及一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法。
背景技术
在对衬衣领自动缝纫中，如何将衬衣领缝纫轮廓可靠地进行提取是个难点,如果轮廓某个点的数据的精度或重复性不够，缝纫过程中缝纫针会打断，要达到实用目的，轮廓数据的可靠性是关键的。如图1所示，衬衣领由领面100、领底200两块面料组成，领底是白色，领面的花样、颜色、条纹各不相同，在生产中，衬衣领每次摆放的位置会有一些方向上的偏差，对于不同的衣领，领面与领底的在贴合位置也会有偏差，需要通过机器视觉提取出领面与领底贴合的轮廓并修正轮廓姿态，领底设有四个尖角部210/220/230/240，生产中要求四个尖角部处必须缝纫一针，所以必须对这四个尖角部特征进行提取并定位，在开始缝纫前需在X驱动轴及Y驱动轴方向移动衣领，把左下角尖角部210移动到缝纫机的针头位置，因为领面的颜色与领底的颜色会随机的在轮廓某处相同，采用单纯的2D机器视觉方法很多情况下无法把领底正确的分割出来，也就没法把轮廓提取出来。采用3D视觉方法，比如轮廓传感器，扫描轮廓的时间效率不高，且成本高。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术的不足，提供一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法，采用2D相机与线结构光辅等辅助，实现可靠、高效、低成本的衣领轮廓提取。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种机器视觉提取物料轮廓的系统，其包括自动缝纫机，自动缝纫机上设置有缝纫针头，所述自动缝纫机设置有工作台，所述工作台上放置有衬衣领领底，工作台上设置有X驱动轴、Y驱动轴及视觉系统，所述视觉系统包括白色光源、面阵相机及线激光器，其中，所述白色光源用于向工作台发出白光，所述白色光源发出白光的照射范围覆盖在衬衣领领底上，所述面阵相机及线激光器装设在X驱动轴上，所述线激光器用于向衬衣领领底上投射多条平行的激光线，所述Y驱动轴上装设有压料模板，所述衬衣领领底具有四个尖角部，分别为左下角尖角部、左上角尖角部、右上角尖角部及右下角尖角部。
一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其包括如下步骤，
(1)、调整模板领底位置及压料模板位置，保证模板领底边缘与压料模板边缘平行：将白色的模板领底放在具有黑色背景的工作台上，控制X驱动轴及Y驱动轴将初始位置的压料模板移送至模板领底上方，获得X驱动轴相对于初始位置的水平方向运行位移xb及Y驱动轴相对于初始位置的垂直方向运行位移yb，此时压料模板的一侧边缘所在直线与X轴方向平行，调整模板领底位置使得模板领底边缘与压料模板边缘平行；
(2)、获取衣领的缝纫轮廓坐标数据，其中，获取衣领的缝纫轮廓坐标数据的步骤包括：
(2.1)、退开压料模板，控制X驱动轴相对于初始位置运行位移xb+0.5*δ*Hp及Y驱动轴相对于初始位置运行位移yb，关闭线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取第一模板图像；开启线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取包含激光线的第二模板图像；其中，面阵相机的水平像素分辨率为Hp，δ为在模板图像中相邻两水平像素点的间距；
(2.2)、控制X驱动轴相对于初始位置运行位移及Y驱动轴相对于初始位置运行位移xb-0.5*δ*Hp，关闭线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取第三模板图像；开启线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取包含激光线的第四模板图像；
(2.3)、将第一模板图像与第三模板图像进行拼接，构成第五模板图像，将第二模板图像与第四模板图像进行拼接，构成包含激光线的第六模板图像；
(2.4)、对第五模板图像进行二值化处理，获取第七模板图像；
(2.5)、通过Blob分析算法对第七模板图像中的连通区域进行标记，并获取面积最大的连通区域，得到第八模板图像；
(2.6)、将第八模板图像与第六模板图像做对应元素矩阵乘法运算得到包含激光线和模板领底图像的第九模板图像；
(2.7)、对第九模板图像采用灰度阈值分割法把激光线对应的连通区域分割出来，得到第十模板图像；
(2.8)、通过Blob分析算法对第十模板图像中激光线对应的连通区域进行标记，确定每条激光线对应连通区域的中心位置p在模板图像坐标系中的坐标数据，保存为数组p＝[xc1,yc1,xc2,yc2,...xcn,ycn]，其中，[xcn，ycn]为模板图像坐标系中第n条激光线的中心位置坐标，模板图像坐标系的原点对应于第六模板图像左上角；
(2.9)、通过Blob分析算法获得第十模板图像中面积最大的连通区域，即第十模板图像中最长的激光线，以最长激光线中心位置为起点分别向激光线延伸方向搜索第一个像素值为0的点，从而找到最长激光线的两个端点，即模板领底图像轮廓上的两个轮廓点，其中，第十模板图像中最长的激光线的中心位置坐标为pcm＝[xcm，ycm]；
(2.10)、获取第十模板图像中的各条激光线的两个端点，其中各条激光线的两个端点为模板领底图像轮廓上的轮廓点，确定激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标；其中，获取第十模板图像中的各条激光线的两个端点，各条激光线的两个端点为模板领底图像轮廓上的轮廓点，确定激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标的方法，包括如下步骤：
(2.10.1)、以第十模板图像中最长的激光线的中心位置pcm＝[xcm，ycm]为起点，定义最长的激光线左侧激光线的中心点为pcm-i＝(xcm-i，ycm-i)，i＝1～(cm-1)及定义最长的激光线右侧的激光线的中心点pcm+i＝(xcm+i，ycm+i)，i＝1～(n-cm)；
(2.10.2)、根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定pcm＝[xcm，ycm]左侧的中心点pcm-i对应激光线，获得中心点pcm-i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标，其中，pcm-i＝(xcm-i,ycm-i)，
Figure BDA0001946092060000031
(2.10.3)、根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定pcm＝[xcm，ycm]右侧的中心点pcm+i对应激光线，获得中心点pcm+i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标，其中，pcm+i＝(xcm+i,ycm+i)，
Figure BDA0001946092060000041
(2.10.4)、将步骤(2.10.2)及(2.10.3)中的轮廓点坐标按顺时针排列保存为数组
Figure BDA0001946092060000042
其中，数组p0中下标相同的点分别表示同一激光线的两个端点坐标，定义上标为1的点表示模板领底图像轮廓上端的轮廓点坐标，定义上标为2的点表示模板领底图像轮廓下端的轮廓点坐标；
(2.10.5)、将数组
Figure BDA0001946092060000043
重新排列为新数组
Figure BDA0001946092060000044
点
Figure BDA0001946092060000045
为模板领底图像轮廓左上角对应第一条激光线上端的端点，
Figure BDA0001946092060000046
为模板领底图像轮廓右下角对应最后一条激光线上端的端点，获得经过两点
Figure BDA0001946092060000047
的直线y＝α1x+β1及经过过两点
Figure BDA0001946092060000048
的直线y＝α2x+β2，两条直线交叉点的坐标就是左上角尖角部对应点的坐标(xt2,yt2)；
(2.10.6)、同上，获得经过两点
Figure BDA0001946092060000049
的直线y＝α3x+β3及经过两点
Figure BDA00019460920600000410
的直线y＝α4x+β4，两条直线交叉点的坐标就是右下角尖角部对应点的坐标(xt4,yt4)；
(2.10.7)、从数组
Figure BDA00019460920600000411
中提取出数组
Figure BDA00019460920600000412
及数组
Figure BDA00019460920600000413
对数组
Figure BDA00019460920600000414
中模板领底图像轮廓的轮廓点求出斜率Ki-2＝(yi-yi-1)/(xi-xi-1)，i＝3～(n-1)，n是激光线的总条数，保存为数组k＝[k1,k2...kn-2]，对数组k的斜率数据做差分绝对值，得到数组Δk＝[|k2-k1|,|k3-k2|,...|kn-2-kn-3|]，对数组Δk中相邻两个值进行求和，得到数组
Figure BDA00019460920600000417
(2.10.8)、获得数组Δk1中的最大值，并得到数组Δk1中的最大值对应的索引pm1,根据数组Δk1中表达式的下标和索引pm1，得到其余三个索引，分别为索引pm1-1、索引pm1+1及索引pm1+2，获得经过索引pm1-1对应点
Figure BDA00019460920600000415
索引pm1对应点
Figure BDA00019460920600000416
的直线y＝α5x+β5及经过索引pm1+1对应点
Figure BDA0001946092060000051
索引pm1+2对应点
Figure BDA0001946092060000052
的直线y＝α6x+β6，两条直线交叉点的坐标就是右上角尖角部对应点的坐标(xt3,yt3)；
(2.10.9)、对数组
Figure BDA0001946092060000053
中模板领底图像轮廓的轮廓点求出斜率
Figure BDA0001946092060000054
n是激光线的总条数，保存为数组
Figure BDA0001946092060000055
对数组k1的斜率数据做差分绝对值，得到数组
Figure BDA0001946092060000056
对数组Δk2中相邻两个值进行求和，得到数组
Figure BDA0001946092060000057
(2.10.10)、获得数组Δk3中的最大值，并得到数组Δk3中的最大值对应的索引pm2，根据数组Δk3中表达式下标和索引pm2，得到其余三个索引，分别为索引pm2-1、索引pm2+1及索引pm2+2，获得经过索引pm2-1对应点
Figure BDA0001946092060000058
索引pm2对应点
Figure BDA0001946092060000059
的直线y＝α7x+β7及经过索引pm2+1对应点
Figure BDA00019460920600000510
索引pm2+2对应点
Figure BDA00019460920600000511
的直线y＝α8x+β8，两条直线交叉点的坐标就是左下角尖角部对应点的坐标(xt1,yt1)；
(2.10.11)、将四个尖角部对应点的坐标保存为数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]，把数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]的四个尖角部对应点的坐标数据插到数组
Figure BDA00019460920600000512
中得到数组P3；
(2.11)、根据索引pm1-1对应点
Figure BDA00019460920600000513
的坐标数据中下标pm1对应的具体数值，对数组P3进行顺时针循环移动pm1次得数组P4；其中，数组P3中的坐标数据
Figure BDA00019460920600000514
及
Figure BDA00019460920600000515
对应第一条激光线的两个端点坐标，数组P3中的坐标数据对应模板领底图像轮廓上轮廓点坐标，即数组P3中的坐标数据首尾相连；
(2.12)、在数组P4中将坐标数据(xt4,yt4)之后的坐标数据删去，获得衣领的缝纫轮廓坐标数据。
综上所述，本发明一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法具有以下优势：1、解决了衬衣衣领领面与领底贴合轮廓的提取；2、低成本，可靠性高；3、工艺简单，使得自动缝纫机缝纫时的精度和速度都容易达到工艺要求。
附图说明
图1为本发明传统衬衣领的结构示意图；
图2为一种机器视觉提取物料轮廓的系统的结构示意图；
图3为本发明一种机器视觉提取物料轮廓的系统中衬衣领领底上投射激光线的结构示意图。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的特征、技术手段以及所达到的具体目的、功能，下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
如图2和图3所示，本发明一种机器视觉提取物料轮廓的系统用于提取衬衣领的领底轮廓，其中，衬衣领的领底颜色为白色，一种机器视觉提取物料轮廓的系统包括自动缝纫机，自动缝纫机上设置有缝纫针头，所述自动缝纫机设置有工作台10，所述工作台10上放置有衬衣领领底20，工作台10上设置有X驱动轴30、Y驱动轴40及视觉系统，所述视觉系统包括白色光源(图未示)、面阵相机50及线激光器60，其中，所述白色光源用于向工作台10发出白光70，所述白色光源发出白光70的照射范围覆盖在衬衣领领底20上，保证衬衣领领底20在偏移范围内能被白色光源发出白光70光线均匀覆盖，所述面阵相机50及线激光器60装设在X驱动轴30上，所述线激光器60用于向衬衣领领底20上投射多条平行的激光线61，所述Y驱动轴40上装设有压料模板41，Y驱动轴40上还设置有上下移动轴及压料模板41旋转轴，所述上下移动轴带动压料模板41作上下移动，压料模板41旋转轴带动压料模板41作旋转运动，压料模板41和衬衣领领底20形状相同，缝纫时，压料模板41将衬衣领领底20压住，自动缝纫机的缝纫针头沿压料模板41周侧对衬衣领领底20进行缝纫处理，其中，所述衬衣领领底20具有四个尖角部，分别为左下角尖角部21、左上角尖角部22、右上角尖角部23及右下角尖角部24；在具体使用时，衬衣领领底20可替换为模板领底及待缝纫衬衣衣领领底。
在其中一个实施例中，所述线激光器向衬衣领领底20上投射的激光线61与X轴夹角为45°±5°，所述线激光器向衬衣领领底20上投射的相邻激光线61的间距为预设值η。
一种机器视觉提取物料轮廓的方法，包括如下步骤：
(1)、调整模板领底位置及压料模板41位置，保证模板领底边缘与压料模板41边缘平行：将白色的模板领底放在具有黑色背景的工作台10上，模板领底为烫平整状态，控制X驱动轴30及Y驱动轴40将初始位置的压料模板41移送至模板领底上方，获得X驱动轴30相对于初始位置的水平方向运行位移xb及Y驱动轴40相对于初始位置的垂直方向运行位移yb，此时压料模板41的一侧边缘所在直线与X轴方向平行，调整模板领底位置使得模板领底边缘与压料模板41边缘平行，压料模板41向下移动压住模板领底，具体地，压料模板41边缘与模板领底边缘的间距为2.5～3.5mm，以方便缝纫机的缝纫针头对模板领底边缘进行缝纫操作；
(2)、获取模板领底轮廓图像，其中，获取模板领底轮廓图像的步骤包括：
(2.1)、退开压料模板41，控制X驱动轴30相对于初始位置运行位移xb+0.5*δ*Hp及Y驱动轴40相对于初始位置运行位移yb，关闭线激光器60，通过X驱动轴30上装设的面阵相机50进行拍照，获取第一模板图像f1(i,j)，其中，
Figure BDA0001946092060000071
f1(i,j)表示第一模板图像中第i行第j列的像素值；开启线激光器60，通过X驱动轴30上装设的面阵相机50进行拍照，获取包含激光线的第二模板图像f2(i,j)，f2(i,j)表示第二模板图像中第i行第j列的像素值；其中，面阵相机50的水平像素分辨率为Hp，δ为在模板图像中相邻两水平像素点的间距；
(2.2)、控制X驱动轴30相对于初始位置运行位移及Y驱动轴40相对于初始位置运行位移xb-0.5*δ*Hp，关闭线激光器60，通过X驱动轴30上装设的面阵相机50进行拍照，获取第三模板图像f3(i,j)，其中，
Figure BDA0001946092060000072
，f3(i,j)表示第三模板图像中第i行第j列的像素值；开启线激光器60，通过X驱动轴30上装设的面阵相机50进行拍照，获取包含激光线的第四模板图像f4(i,j)，f4(i,j)表示第四模板图像中第i行第j列的像素值；
(2.3)、将第一模板图像与第三模板图像进行拼接，构成第五模板图像f5(z,k)，z＝1～i，k＝1～2j，将第二模板图像与第四模板图像进行拼接，构成包含激光线的第六模板图像f6(z,k)，其中，
Figure BDA0001946092060000081
即第一模板图像f1(i,j)对应的矩阵与第三模板图像f3(i,j)对应的矩阵行对齐，列首尾相邻合并成一个i行2j列的第五模板图像f5(z,k)对应的矩阵，同时，获得第六模板图像f6(z,k)对应的矩阵
Figure BDA0001946092060000082
(2.4)、对第五模板图像进行二值化处理，获取第七模板图像，其中，对第五模板图像进行二值化处理的方法为将第五模板图像中的每个像素点的灰度值与预设阈值T进行比较，大于预设阈值T的第五模板图像中的像素点像素值设为1，小于预设阈值T的第五模板图像中的像素点像素值设为0，从而获取第七模板图像f7(z,k)；
(2.5)、通过Blob分析算法对第七模板图像中的连通区域进行标记，并获取面积最大的连通区域，得到第八模板图像f8(z,k)，其中，
Figure BDA0001946092060000083
(2.6)、将第八模板图像与第六模板图像做对应元素矩阵乘法运算得到包含激光线和模板领底图像的第九模板图像f9(z,k)，其中，
Figure BDA0001946092060000084
(2.7)、对第九模板图像采用灰度阈值分割法把激光线对应的连通区域分割出来，得到第十模板图像f10(i,j)；
(2.8)、通过Blob分析算法对第十模板图像中激光线对应的连通区域进行标记，确定每条激光线对应连通区域的中心位置p在模板图像坐标系中的坐标数据，保存为数组p＝[xc1,yc1,xc2,yc2,...xcn,ycn]，其中，[xcn，ycn]为模板图像坐标系中第n条激光线的中心位置坐标，模板图像坐标系的原点对应于第六模板图像左上角；
(2.9)、通过Blob分析算法获得第十模板图像中面积最大的连通区域，即第十模板图像中最长的激光线，以最长激光线中心位置为起点分别向激光线延伸方向搜索第一个像素值为0的点，从而找到最长激光线的两个端点，即模板领底图像轮廓上的两个轮廓点，其中，第十模板图像中最长的激光线的中心位置坐标为pcm＝[xcm，ycm]；
(2.10)、获取第十模板图像中的各条激光线的两个端点，其中各条激光线的两个端点为模板领底图像轮廓上的轮廓点，确定激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标；其中，获取第十模板图像中的各条激光线的两个端点，各条激光线的两个端点为模板领底图像轮廓上的轮廓点，确定激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标的方法，包括如下步骤：
(2.10.1)、以第十模板图像中最长的激光线的中心位置pcm＝[xcm，ycm]为起点，定义最长的激光线左侧激光线的中心点为pcm-i＝(xcm-i，ycm-i)，i＝1～(cm-1)，及定义最长的激光线右侧的激光线的中心点为pcm+i＝(xcm+i，ycm+i)，i＝1～(n-cm)，其中，中心点pcm-i及中心点pcm+i的坐标数据已通过Blob分析算法获得；
(2.10.2)、根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定中心点pcm＝[xcm，ycm]左侧的中心点pcm-i对应激光线，获得中心点pcm-i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标，具体地，以中心点pcm-i为起点分别向中心点pcm-i对应激光线延伸方向搜索第一个像素值为0的点，从而找到中心点pcm-i对应激光线的两个端点，即中心点pcm-i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的两个轮廓点，其中，pcm-i＝(xcm-i,ycm-i)，
Figure BDA0001946092060000091
Figure BDA0001946092060000093
(2.10.3)、根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定中心点pcm＝[xcm，ycm]右侧的中心点pcm+i对应激光线，获得中心点pcm+i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标，具体地，以中心点pcm+i为起点分别向中心点pcm+i对应激光线延伸方向搜索第一个像素值为0的点，从而找到中心点pcm+i对应激光线的两个端点，即中心点pcm+i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的两个轮廓点，其中，pcm+i＝(xcm+i,ycm+i)，
Figure BDA0001946092060000092
Figure BDA0001946092060000094
通过步骤(2.10.2)及(2.10.3)可过滤掉那些类激光线形式的干扰线条，以避免干扰线条对真实的激光线的确认造成影响；
(2.10.4)、将步骤(2.10.2)及(2.10.3)中获得的轮廓点坐标按顺时针排列保存为数组
Figure BDA0001946092060000101
其中，数组p0中下标相同的点分别表示同一激光线的两个端点坐标，定义上标为1的点表示模板领底图像轮廓上端的轮廓点坐标，定义上标为2的点表示模板领底图像轮廓下端的轮廓点坐标；
(2.10.5)、将数组
Figure BDA0001946092060000102
重新排列为新数组
Figure BDA0001946092060000103
点
Figure BDA0001946092060000104
为模板领底图像轮廓左上角对应第一条激光线上端的端点，
Figure BDA0001946092060000105
为模板领底图像轮廓右下角对应最后一条激光线上端的端点，获得经过两点
Figure BDA0001946092060000106
的直线y＝α1x+β1及经过过两点
Figure BDA0001946092060000107
的直线y＝α2x+β2，两条直线交叉点的坐标就是左上角尖角部22对应点的坐标(xt2,yt2)。
(2.10.6)、同上，获得经过两点
Figure BDA0001946092060000108
的直线y＝α3x+β3及经过两点
Figure BDA0001946092060000109
的直线y＝α4x+β4，两条直线交叉点的坐标就是右下角尖角部24对应点的坐标(xt4,yt4)；
(2.10.7)、从数组
Figure BDA00019460920600001010
中提取出数组
Figure BDA00019460920600001011
及数组
Figure BDA00019460920600001012
对数组
Figure BDA00019460920600001013
中模板领底图像轮廓的轮廓点求出斜率Ki-2＝(yi-yi-1)/(xi-xi-1)，i＝3～(n-1)，n是激光线的总条数，保存为数组k＝[k1,k2...kn-2]，对数组k的斜率数据做差分绝对值，得到数组Δk＝[|k2-k1|,|k3-k2|,...|kn-2-kn-3|]，对数组Δk中相邻两个值进行求和，得到数组
Δk1＝[|k2-k1|+|k3-k2|,|k3-k2|+|k4-k3|
...,|kn-3-kn-4|+|kn-2-kn-3|]
(2.10.8)、获得数组Δk1中的最大值，并得到数组Δk1中的最大值对应的索引pm1,根据数组Δk1中表达式的下标和索引pm1，得到其余三个索引，分别为索引pm1-1、索引pm1+1及索引pm1+2，获得经过索引pm1-1对应点
Figure BDA00019460920600001014
索引pm1对应点
Figure BDA00019460920600001015
的直线y＝α5x+β5及经过索引pm1+1对应点
Figure BDA0001946092060000111
索引pm1+2对应点
Figure BDA0001946092060000112
的直线y＝α6x+β6，两条直线交叉点的坐标就是右上角尖角部23对应点的坐标(xt3,yt3)；
(2.10.9)、对数组
Figure BDA0001946092060000113
中模板领底图像轮廓的轮廓点求出斜率
Figure BDA0001946092060000114
n是激光线的总条数，保存为数组
Figure BDA0001946092060000115
对数组k1的斜率数据做差分绝对值，得到数组
Figure BDA0001946092060000116
对数组Δk2中相邻两个值进行求和，得到数组
Figure BDA0001946092060000117
(2.10.10)、获得数组Δk3中的最大值，并得到数组Δk3中的最大值对应的索引pm2，根据数组Δk3中表达式下标和索引pm2，得到其余三个索引，分别为索引pm2-1、索引pm2+1及索引pm2+2，获得经过索引pm2-1对应点
Figure BDA0001946092060000118
索引pm2对应点
Figure BDA0001946092060000119
的直线y＝α7x+β7及经过索引pm2+1对应点
Figure BDA00019460920600001110
索引pm2+2对应点
Figure BDA00019460920600001111
的直线y＝α8x+β8，两条直线交叉点的坐标就是左下角尖角部21对应点的坐标(xt1,yt1)；其中，数组Δk3中表达式下标为n-3、n-2、n-4；
(2.10.11)、将四个尖角部对应点的坐标保存为数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]，把数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]的四个尖角部对应点的坐标数据插到数组
Figure BDA00019460920600001112
中得到数组P3；具体地，将四个尖角部对应点的坐标保存为数组
g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]，把数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]的四个尖角部对应点的坐标数据插到数组
Figure BDA00019460920600001113
中得到数组P3的方法包括以下步骤：
把(xt2,yt2)坐标数据插到数组
Figure BDA00019460920600001114
中的点
Figure BDA00019460920600001115
之前；
把(xt4,yt4)插到数组
Figure BDA00019460920600001116
中的点
Figure BDA00019460920600001117
和点
Figure BDA00019460920600001118
之间；
根据索引pm1对应点
Figure BDA00019460920600001119
在数组
Figure BDA00019460920600001120
中的位置，把(xt3,yt3)插到数组
Figure BDA00019460920600001121
中的索引pm1对应点
Figure BDA00019460920600001122
和索引pm1+1对应点
Figure BDA00019460920600001123
之间；
根据索引pm2对应点
Figure BDA0001946092060000121
在数组
Figure BDA0001946092060000122
中的位置，把(xt1,yt1)插到数组
Figure BDA0001946092060000123
中的索引pm2对应点
Figure BDA0001946092060000124
和索引pm2+1对应点
Figure BDA0001946092060000125
之间；获得模板领底图像轮廓上轮廓点坐标数据对应的数组P3。
(2.11)、根据索引pm1对应点
Figure BDA0001946092060000126
的坐标数据中下标pm1对应的具体数值，对数组P3进行顺时针循环移动pm1次得数组P4；其中，数组P3中的坐标数据
Figure BDA0001946092060000127
及
Figure BDA0001946092060000128
对应第一条激光线的两个端点坐标，数组P3中的坐标数据对应模板领底图像轮廓上轮廓点坐标，即数组P3中的坐标数据首尾相连；
对数组P3进行顺时针循环移动一次，即将数组P3中的坐标数据
Figure BDA0001946092060000129
替换为
Figure BDA00019460920600001210
替换为
Figure BDA00019460920600001211
替换为
Figure BDA00019460920600001212
替换为
Figure BDA00019460920600001213
依次类推，对数组P3进行顺时针循环移动pm1次得数组P4。
(2.12)、在数组P4中将坐标数据(xt4,yt4)之后的坐标数据删去，获得衣领的缝纫轮廓坐标数据。
在其中一个实施例中，一种机器视觉提取物料轮廓的方法，还包括如下步骤：
(3)、根据步骤(2)获取待缝纫衬衣衣领领底轮廓点坐标数据pr，其中待缝纫衬衣衣领领底四个尖角部对应的坐标数据(xr1，yr1)、(xr2，yr2)、(xr3，yr3)、(xr4，yr4)，根据待缝纫衬衣衣领领底轮廓与模板领底轮廓的仿射变换关系:
Figure BDA00019460920600001214
获得待缝纫衬衣衣领领底轮廓相对于模板领底轮廓的偏移量Δx,Δy，待缝纫衬衣衣领领底轮廓相对于模板领底轮廓的姿态角度θ，从而分别修正对X驱动轴30、Y驱动轴40、压料模板旋转轴的控制，
Figure BDA0001946092060000131
其中，仿射变换T的定义为：
Figure BDA0001946092060000132
Δx＝τx，Δy＝τy，θ＝atan(σσ,σχ)*180/π，θ＝atan(σσ,σχ)*180/π，atan是反正切函数。
(4)、定义压料模板41对待缝纫衬衣衣领领底的压料位置为pya，则pya＝(xb+Δx,yb+Δy,θ)，θ为压料模板41相对于初始状态下在水平方向上的旋转角度。
(5)、定义自动缝纫机的缝纫针头的针眼中心相对于工作台10上模板领底的左下角尖角部(xt1,yt1)的坐标为pn＝(xn,yn)，其中(xn,yn)的数值通过如下方法获得，当压料模板41压好模板领底后，X驱动轴30及Y驱动轴40带动压料模板41运动到缝纫针头处，使得压料模板41对应模板领底左下角尖角部与缝纫针重合，记录下X驱动轴30及Y驱动轴40的移动增量，即获得(xn,yn)的数值；
(6)、获取自动缝纫机的缝纫针头第一针下针位置对应的点坐标pn’＝(xn+Δx,yn+Δy)。
综上所述，本发明一种机器视觉提取物料轮廓的系统及方法具有以下优势：
1、解决了衬衣衣领领面与领底贴合轮廓的提取；
2、低成本，可靠性高；
3、工艺简单，使得自动缝纫机缝纫时的精度和速度都容易达到工艺要求。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，包括如下步骤，
(1)、调整模板领底位置及压料模板位置，保证模板领底边缘与压料模板边缘平行：将白色的模板领底放在具有黑色背景的工作台上，控制X驱动轴及Y驱动轴将初始位置的压料模板移送至模板领底上方，获得X驱动轴相对于初始位置的水平方向运行位移xb及Y驱动轴相对于初始位置的垂直方向运行位移yb，此时压料模板的一侧边缘所在直线与X轴方向平行，调整模板领底位置使得模板领底边缘与压料模板边缘平行；
(2)、获取衣领的缝纫轮廓坐标数据，其中，获取衣领的缝纫轮廓坐标数据的步骤包括：
(2.1)、退开压料模板，控制X驱动轴相对于初始位置运行位移xb+0.5*δ*Hp及Y驱动轴相对于初始位置运行位移yb，关闭线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取第一模板图像；开启线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取包含激光线的第二模板图像；其中，面阵相机的水平像素分辨率为Hp，δ为在模板图像中相邻两水平像素点的间距；
(2.2)、控制X驱动轴相对于初始位置运行位移及Y驱动轴相对于初始位置运行位移xb-0.5*δ*Hp，关闭线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取第三模板图像；开启线激光器，通过X驱动轴上装设的面阵相机进行拍照，获取包含激光线的第四模板图像；
(2.3)、将第一模板图像与第三模板图像进行拼接，构成第五模板图像，将第二模板图像与第四模板图像进行拼接，构成包含激光线的第六模板图像；
(2.4)、对第五模板图像进行二值化处理，获取第七模板图像；
(2.5)、通过Blob分析算法对第七模板图像中的连通区域进行标记，并获取面积最大的连通区域，得到第八模板图像；
(2.6)、将第八模板图像与第六模板图像做对应元素矩阵乘法运算得到包含激光线和模板领底图像的第九模板图像；
(2.7)、对第九模板图像采用灰度阈值分割法把激光线对应的连通区域分割出来，得到第十模板图像；
(2.8)、通过Blob分析算法对第十模板图像中激光线对应的连通区域进行标记，确定每条激光线对应连通区域的中心位置p在模板图像坐标系中的坐标数据，保存为数组p＝[xc1,yc1,xc2,yc2,...xcn,ycn]，其中，[xcn，ycn]为模板图像坐标系中第n条激光线的中心位置坐标，模板图像坐标系的原点对应于第六模板图像左上角；
(2.9)、通过Blob分析算法获得第十模板图像中面积最大的连通区域，即第十模板图像中最长的激光线，以最长激光线中心位置为起点分别向激光线延伸方向搜索第一个像素值为0的点，从而找到最长激光线的两个端点，即模板领底图像轮廓上的两个轮廓点，其中，第十模板图像中最长的激光线的中心位置坐标为pcm＝[xcm，ycm]；
(2.10)、获取第十模板图像中的各条激光线的两个端点，其中各条激光线的两个端点为模板领底图像轮廓上的轮廓点，确定激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标；其中，获取第十模板图像中的各条激光线的两个端点，各条激光线的两个端点为模板领底图像轮廓上的轮廓点，确定激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标的方法，包括如下步骤：
(2.10.1)、以第十模板图像中最长的激光线的中心位置pcm＝[xcm，ycm]为起点，定义最长的激光线左侧激光线的中心点为pcm-i＝(xcm-i，ycm-i)，i＝1～(cm-1)及定义最长的激光线右侧的激光线的中心点pcm+i＝(xcm+i，ycm+i)，i＝1～(n-cm)；
(2.10.2)、根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定pcm＝[xcm，ycm]左侧的中心点pcm-i对应激光线，获得中心点pcm-i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标，其中，pcm-i＝(xcm-i,ycm-i)，
Figure FDA0002525394030000021
(2.10.3)、根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定pcm＝[xcm，ycm]右侧的中心点pcm+i对应激光线，获得中心点pcm+i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标，其中，pcm+i＝(xcm+i,ycm+i)，
Figure FDA0002525394030000022
(2.10.4)、将步骤(2.10.2)及(2.10.3)中的轮廓点坐标按顺时针排列保存为数组
Figure FDA0002525394030000023
其中，数组p0中下标相同的点分别表示同一激光线的两个端点坐标，定义上标为1的点表示模板领底图像轮廓上端的轮廓点坐标，定义上标为2的点表示模板领底图像轮廓下端的轮廓点坐标；
(2.10.5)、将数组
Figure FDA0002525394030000024
重新排列为新数组
Figure FDA0002525394030000031
点
Figure FDA0002525394030000032
为模板领底图像轮廓左上角对应第一条激光线上端的端点，
Figure FDA0002525394030000033
为模板领底图像轮廓右下角对应最后一条激光线上端的端点，获得经过两点
Figure FDA0002525394030000034
的直线y＝α1x+β1及经过过两点
Figure FDA0002525394030000035
的直线y＝α2x+β2，两条直线交叉点的坐标就是左上角尖角部对应点的坐标(xt2,yt2)；
(2.10.6)、同上，获得经过两点
Figure FDA0002525394030000036
的直线y＝α3x+β3及经过两点
Figure FDA0002525394030000037
的直线y＝α4x+β4，两条直线交叉点的坐标就是右下角尖角部对应点的坐标(xt4,yt4)；
(2.10.7)、从数组
Figure FDA0002525394030000038
中提取出数组
Figure FDA0002525394030000039
及数组
Figure FDA00025253940300000310
对数组
Figure FDA00025253940300000311
中模板领底图像轮廓的轮廓点求出斜率Ki-2＝(yi-yi-1)/(xi-xi-1)，i＝3～(n-1)，n是激光线的总条数，保存为数组k＝[k1,k2...kn-2]，对数组k的斜率数据做差分绝对值，得到数组Δk＝[|k2-k1|,|k3-k2|,...|kn-2-kn-3|]，对数组Δk中相邻两个值进行求和，得到数组
Figure FDA00025253940300000312
(2.10.8)、获得数组Δk1中的最大值，并得到数组Δk1中的最大值对应的索引pm1,根据数组Δk1中表达式的下标和索引pm1，得到其余三个索引，分别为索引pm1-1、索引pm1+1及索引pm1+2，获得经过索引pm1-1对应点
Figure FDA00025253940300000313
索引pm1对应点
Figure FDA00025253940300000314
的直线y＝α5x+β5及经过索引pm1+1对应点
Figure FDA00025253940300000315
索引pm1+2对应点
Figure FDA00025253940300000316
的直线y＝α6x+β6，两条直线交叉点的坐标就是右上角尖角部对应点的坐标(xt3,yt3)；
(2.10.9)、对数组
Figure FDA00025253940300000317
中模板领底图像轮廓的轮廓点求出斜率
Figure FDA0002525394030000041
n是激光线的总条数，保存为数组
Figure FDA0002525394030000042
对数组k1的斜率数据做差分绝对值，得到数组
Figure FDA0002525394030000043
对数组Δk2中相邻两个值进行求和，得到数组
Figure FDA0002525394030000044
(2.10.10)、获得数组Δk3中的最大值，并得到数组Δk3中的最大值对应的索引pm2，根据数组Δk3中表达式下标和索引pm2，得到其余三个索引，分别为索引pm2-1、索引pm2+1及索引pm2+2，获得经过索引pm2-1对应点
Figure FDA0002525394030000045
索引pm2对应点
Figure FDA0002525394030000046
的直线y＝α7x+β7及经过索引pm2+1对应点
Figure FDA0002525394030000047
索引pm2+2对应点
Figure FDA0002525394030000048
的直线y＝α8x+β8，两条直线交叉点的坐标就是左下角尖角部对应点的坐标(xt1,yt1)；
(2.10.11)、将四个尖角部对应点的坐标保存为数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]，把数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]的四个尖角部对应点的坐标数据插到数组
Figure FDA0002525394030000049
中得到数组P3；
(2.11)、根据索引pm1-1对应点
Figure FDA00025253940300000410
的坐标数据中下标pm1对应的具体数值，对数组P3进行顺时针循环移动pm1次得数组P4；其中，数组P3中的坐标数据
Figure FDA00025253940300000411
及
Figure FDA00025253940300000412
对应第一条激光线的两个端点坐标，数组P3中的坐标数据对应模板领底图像轮廓上轮廓点坐标，即数组P3中的坐标数据首尾相连；
(2.12)、在数组P4中将坐标数据(xt4,yt4)之后的坐标数据删去，获得衣领的缝纫轮廓坐标数据。
2.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，还包括如下步骤：
(3)、根据步骤(2)获取待缝纫衬衣衣领领底轮廓点坐标数据pr，其中待缝纫衬衣衣领领底四个尖角部对应的坐标数据为(xr1，yr1)、(xr2，yr2)、(xr3，yr3)、(xr4，yr4)，根据待缝纫衬衣衣领领底轮廓与模板领底轮廓的仿射变换关系:
Figure FDA0002525394030000051
获得待缝纫衬衣衣领领底轮廓相对于模板领底轮廓的偏移量Δx,Δy，待缝纫衬衣衣领领底轮廓相对于模板领底轮廓的姿态角度θ，
Figure FDA0002525394030000052
其中，仿射变换T的定义为：
Figure FDA0002525394030000053
Δx＝τx，Δy＝τy，θ＝atan(σσ,σχ)*180/π，θ＝atan(σσ,σχ)*180/π，atan是反正切函数；
(4)、定义压料模板对待缝纫衬衣衣领领底的压料位置为pya，则pya＝(xb+Δx,yb+Δy,θ)，θ为压料模板相对于初始状态下在水平方向上的旋转角度；
(5)、定义自动缝纫机的缝纫针头的针眼中心相对于工作台上模板领底的左下角尖角部的坐标为pn＝(xn,yn)；
(6)、获取自动缝纫机的缝纫针头第一针下针位置对应的点坐标pn’＝(xn+Δx,yn+Δy)。
3.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，步骤(2.3)中将第一模板图像与第三模板图像进行拼接，构成第五模板图像，将第二模板图像与第四模板图像进行拼接，构成包含激光线的第六模板图像的方法为：
第一模板图像f1(i,j)对应的矩阵与第三模板图像f3(i,j)对应的矩阵行对齐，列首尾相邻合并成一个i行2j列的第五模板图像f5(z,k)对应的矩阵，同时，获得第六模板图像f6(z,k)对应的矩阵，
Figure FDA0002525394030000054
和
Figure FDA0002525394030000055
其中，
Figure FDA0002525394030000061
f1(i,j)表示第一模板图像中第i行第j列的像素值，f3(i,j)表示第三模板图像中第i行第j列的像素值，z＝1～i，k＝1～2j。
4.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，步骤(2.4)中对第五模板图像进行二值化处理的方法为：将第五模板图像中的每个像素点的灰度值与预设阈值T进行比较，大于预设阈值T的第五模板图像中的像素点像素值设为1，小于预设阈值T的第五模板图像中的像素点像素值设为0，从而获取第七模板图像。
5.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，步骤(2.10.11)中将四个尖角部对应点的坐标保存为数组g＝[xt1，yt1，xt2，yt2，xt3，yt3，xt4，yt4]，把数组g＝[xt1,yt1,xt2,yt2,xt3,yt3,xt4,yt4]的四个尖角部对应点的坐标数据插到数组
Figure FDA0002525394030000062
中得到数组P3包括如下步骤：
把(xt2,yt2)坐标数据插到数组
Figure FDA0002525394030000063
中的点
Figure FDA0002525394030000064
之前；
把(xt4,yt4)插到数组
Figure FDA0002525394030000065
中的点
Figure FDA0002525394030000066
和点
Figure FDA0002525394030000067
之间；
根据索引pm1对应点
Figure FDA0002525394030000068
在数组
Figure FDA0002525394030000069
中的位置，把(xt3,yt3)插到数组
Figure FDA00025253940300000610
中的索引pm1对应点
Figure FDA00025253940300000611
和索引pm1+1对应点
Figure FDA00025253940300000612
之间；
根据索引pm2对应点
Figure FDA00025253940300000613
在数组
Figure FDA00025253940300000614
中的位置，把(xt1,yt1)插到数组
Figure FDA00025253940300000615
中的索引pm2对应点
Figure FDA00025253940300000616
和索引pm2+1对应点
Figure FDA00025253940300000617
之间；
获得模板领底图像轮廓上轮廓点坐标数据对应的数组P3。
6.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，步骤(2.11)中根据索引pm1对应点
Figure FDA00025253940300000618
的坐标数据中下标pm1对应的具体数值，对数组P3进行顺时针循环移动pm1次得数组P4的方法为：
对数组P3进行顺时针循环移动一次，即将数组P3中的坐标数据
Figure FDA00025253940300000619
替换为
Figure FDA0002525394030000071
Figure FDA0002525394030000072
替换为
Figure FDA0002525394030000073
Figure FDA0002525394030000074
替换为
Figure FDA0002525394030000075
Figure FDA0002525394030000076
替换为
Figure FDA0002525394030000077
依次类推，对数组P3进行顺时针循环移动pm1次得数组P4。
7.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于：所述压料模板边缘与模板领底边缘的间距为2.5～3.5mm。
8.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，步骤(2.10.2)中根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定pcm＝[xcm，ycm]左侧的中心点pcm-i对应激光线，获得中心点pcm-i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标的方法为：以中心点pcm-i为起点分别向中心点pcm-i对应激光线延伸方向搜索第一个像素值为0的点，找到中心点pcm-i对应激光线的两个端点，即中心点pcm-i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的两个轮廓点。
9.根据权利要求1所述的一种机器视觉提取物料轮廓的方法，其特征在于，步骤(2.10.3)中根据两相邻激光线中心点间的欧式距离小于预设阈值t确定pcm＝[xcm，ycm]右侧的中心点pcm+i对应激光线，获得中心点pcm+i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的轮廓点坐标的方法为：以中心点pcm+i为起点分别向中心点pcm+i对应激光线延伸方向搜索第一个像素值为0的点，找到中心点pcm+i对应激光线的两个端点，即中心点pcm+i对应激光线与模板领底图像轮廓相交的两个轮廓点。
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