本文關(guān)鍵詞：布匹疵點標(biāo)記在線檢測與含疵樣片定位的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)代服裝品牌對服裝設(shè)計、原材料質(zhì)量、制作加工工藝等要求越來越高,布匹在加工織造過程中產(chǎn)生的疵點是影響服裝原材料質(zhì)量的重要因素。因此,如何在服裝加工過程中對布匹上的疵點進(jìn)行檢測、定位、標(biāo)識,并與自動排料、自動裁剪等工藝流程結(jié)合起來,實現(xiàn)服裝加工過程中的疵點自動定位與含疵樣片自動剔除,對提高服裝制造業(yè)的自動化程度有重要意義。因此,根據(jù)企業(yè)需求,我們提出開展自動化的疵點識別與含疵樣片的定位研究工作。本文的研究對象是已經(jīng)在驗布機(jī)上經(jīng)過初步檢驗并做過簡單標(biāo)記的牛仔布匹,主要研究目的是對疵點標(biāo)記進(jìn)行識別和定位,提取后續(xù)自動排料系統(tǒng)中樣片信息并與疵點信息進(jìn)行匹配,從而實現(xiàn)含疵樣片的定位和樣片信息的提取,為含疵樣片的剔除與替換樣片的加工提供參考信息。本課題主要開展了如下研究:首先,進(jìn)行了系統(tǒng)總體方案的設(shè)計。對企業(yè)自動鋪布過程進(jìn)行分析,結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù),選擇合適的圖像采集硬件結(jié)構(gòu),將圖像采集模塊加裝在自動鋪布機(jī)上,實現(xiàn)自動鋪布與自動驗布過程的同步性。通過實驗驗證,本文設(shè)計的圖像采集系統(tǒng)可實現(xiàn)準(zhǔn)確、實時的采集圖像,為后期疵點標(biāo)記及含疵樣片的定位做了前期準(zhǔn)備。其次,進(jìn)行了圖像處理及疵點標(biāo)記特征提取。通過對采集的各種圖像疵點標(biāo)記特征進(jìn)行試驗,采用中值濾波、最大熵閾值分割、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算相結(jié)合的圖像處理方式,較好地保留了疵點標(biāo)記信息;然后對圖像采用線性掃描的方式,提取疵點標(biāo)記的位置特征信息,實現(xiàn)了對疵點標(biāo)記的識別與分類。第三,將集合論方法應(yīng)用到含疵樣片的定位研究中,實現(xiàn)疵點在排料系統(tǒng)中的定位。首先提取排料圖樣片的坐標(biāo)信息,建立每個樣片坐標(biāo)數(shù)據(jù)集合;然后運用集合論中求交集的方法采和粗精分級定位方法,判斷疵點標(biāo)記的坐標(biāo)數(shù)據(jù)集合與樣片坐標(biāo)數(shù)據(jù)集合交集是否為零:交集為零,代表此樣片屬于正常樣片;交集不為零,代表屬于含疵樣片;最后記錄含疵樣片的序號及信息,為后續(xù)的樣片補裁和替換提供依據(jù)。本文研究可以實現(xiàn)疵點標(biāo)記在自動鋪布環(huán)節(jié)中的識別和定位,與自動排料和自動裁剪工藝流程緊密結(jié)合,將疵點檢測的理論研究與服裝生產(chǎn)的實際操作相結(jié)合,通過系列實驗驗證,此地那的在線檢測與定位方法可行、有效,提高服裝加工的效率。
【關(guān)鍵詞】：疵點標(biāo)記 含疵樣片 服裝加工 機(jī)器視覺 定位
【學(xué)位授予單位】：中原工學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• abstract6-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 研究的背景與意義10-11
• 1.2 課題來源11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析11-16
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 本文主要內(nèi)容16-19
• 2 布匹疵點標(biāo)記自動檢測系統(tǒng)總體方案設(shè)計19-32
• 2.1 機(jī)器視覺系統(tǒng)在布匹疵點檢測中應(yīng)用19-21
• 2.2 自動鋪布系統(tǒng)21-22
• 2.2.1 自動鋪布系統(tǒng)組成21-22
• 2.2.2 自動鋪布過程分析22
• 2.3 系統(tǒng)總體方案設(shè)計22-31
• 2.3.1 工藝分析22-23
• 2.3.2 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計23-26
• 2.3.3 圖像采集系統(tǒng)及采集過程分析26-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 3 圖像處理及特征提取32-48
• 3.1 圖像預(yù)處理32-36
• 3.1.1 運動模糊的消除32
• 3.1.2 濾波與去噪32-36
• 3.2 圖像閾值分割36-41
• 3.3 圖像形態(tài)學(xué)處理41-43
• 3.4 圖像的特征提取43-47
• 3.4.1 特征提取的概念43-44
• 3.4.2 圖像特征的分類44
• 3.4.3 圖像坐標(biāo)系建立44
• 3.4.4 疵點位置特征提取44-45
• 3.4.5 疵點形狀特征提取45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 4 疵點樣片在排料系統(tǒng)中定位48-59
• 4.1 自動排料系統(tǒng)介紹48-50
• 4.1.1 樣片的繪制48-49
• 4.1.2 自動排料系統(tǒng)49-50
• 4.2 樣片坐標(biāo)信息提取50-51
• 4.3 疵點樣片的定位51-58
• 4.3.1 矢量形式含疵樣片定位法51-52
• 4.3.2 位圖格式含疵樣片定位法52-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 5 實驗結(jié)果分析59-62
• 6 總結(jié)與展望62-63
• 6.1 本文總結(jié)62
• 6.2 本文展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 附錄：碩士研究生學(xué)習(xí)階段發(fā)表論文66-67
• 致謝67-68

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本文編號：319718