發(fā)布時間：2018-04-18 15:23

  本文選題：鞋面數(shù)量 + 鞋面尺寸　； 參考：《紡織學報》2017年11期

【摘要】：針對鞋面數(shù)量統(tǒng)計和尺寸測量過程中人工檢測方法效率低、成本高的問題,提出利用機器視覺的鞋面數(shù)量統(tǒng)計與尺寸測量方法。采用基于邊緣方向的模板匹配算法對鞋面進行數(shù)量統(tǒng)計。運用最小外接矩形(MER)算法對鞋面進行尺寸測量。為驗證方法的可靠性,對3種鞋面分別在光照變化、混亂和遮擋條件下進行了檢測實驗,并與絕對誤差和算法、歸一化相關(guān)系數(shù)法和Hausdorff距離匹配算法的檢測結(jié)果進行對比。將MER測量結(jié)果和人工測量結(jié)果進行對比,結(jié)果表明:基于邊緣方向的模板匹配算法在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性更高,可完成鞋面數(shù)量統(tǒng)計;MER方法和人工測量的相對誤差在0.67%以內(nèi),滿足工業(yè)生產(chǎn)中的實際需求。
[Abstract]:In order to solve the problems of low efficiency and high cost in the process of number statistics and dimension measurement of upper, a new method based on machine vision is put forward.A template matching algorithm based on edge direction is used to calculate the number of shoe upper.The minimum outer rectangle Mer algorithm is used to measure the size of the upper.In order to verify the reliability of the method, three kinds of uppers were tested under the condition of illumination variation, confusion and occlusion, and the results were compared with those of the absolute error sum algorithm, the normalized correlation coefficient method and the Hausdorff distance matching algorithm.Comparing the results of MER and manual measurement, the results show that the template matching algorithm based on edge direction is more robust in complex environment, and the relative error of Mer method and manual measurement is less than 0.67%.To meet the actual needs in industrial production.
【作者單位】： 西安工程大學電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61301276) 陜西省重點研發(fā)計劃項目(2017GY-003) 陜西省工業(yè)科技攻關(guān)項目(2015GY034) 西安工程大學研究生創(chuàng)新基金項目(CX201730)
【分類號】：TP391.41;TS943.79

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本文編號：1768935