基于机器视觉的缝迹几何量检测与缺陷识别研究

发布时间：2022-06-01 21:43

　　服装生产过程中的缝迹品质检验工序是服装生产关键的一个环节。目前服装企业的缝迹质量检测线基本依靠人工目视逐针检查,会出现误检和漏检的情形，成本高,效率低。因此,迫切需求一种能够准确、快速且能长时间运行的缝迹质量检测方法。论文主要研究内容成果如下:（1）通过对服装企业缝迹检测线现场调研及检测目标特征分析,,搭建了适用于缝迹的几何量检测和缺陷识别的实验平台,构建缝迹几何量检测位置校正模型。由于缝迹背景复杂多样且存在噪声干扰,对缝迹图像采用双边滤波,达到对缝迹“保边”的特性。针对缝迹针脚点为圆弧状的特点,选取八个方向的Sobell算子模板,在缝迹边缘上的灰度梯度方向运用多项式差值法对缝迹进行亚像素边缘提取,保证了针脚点提取的稳健性。（2）采用基于 HOG特征的支持向量机（SVM）算法,将已分类的缝迹缺陷样本进行HOG特征提取,得到缝迹缺陷特征数据集。利用该特征数据集训练出适用于缝迹缺陷分类的SVM分类器,对缝迹缺陷类别进行识别和分类。（3）对缝迹样本完成了实验测试,验证了本文算法有效性。 

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题的研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状和发展情况
        1.2.1 机器视觉测量技术研究现状
        1.2.2 机器视觉缺陷检测技术研究现状
        1.2.3 目前市面上应用的机器视觉检测系统
    1.3 论文主要研究内容
2 缝迹测量系统框架的构建
    2.1 相机成像原理
        2.1.1 线性成像模型
        2.1.2 非线性成像模型
        2.1.3 测量平面位姿的校正
    2.2 缝迹测量系统框架的构成
        2.2.1 缝迹测量系统硬件选型
        2.2.2 缝迹测量系统软件构成
    2.3 本章小结
3 缝迹图像预处理和亚像素边缘检测
    3.1 经典图像平滑方法
    3.2 双边滤波
    3.3 Sobel边缘检测算子基本理论
    3.4 改进的亚像素边缘检测算法及实验结果
        3.4.1 改进的亚像素边缘检测算法
        3.4.2 实验结果及分析
    3.5 本章小结
4 缝迹几何量测量
    4.1 缝迹测量模型的建立
        4.1.1 缝迹针脚点的提取
        4.1.2 尺寸测量模型
        4.1.3 缝迹测量方法
    4.2 缝迹参数计算与质量评定
    4.3 本章小结
5 缝迹缺陷特征提取及分类识别
    5.1 缝迹缺陷类别
    5.2 基于HOG特征的缝迹缺陷检测
        5.2.1 样本图像的归一化和预处理
        5.2.2 HOG特征提取
    5.3 基于SVM的缝迹缺陷分类
        5.3.1 机器学习理论概述
        5.3.2 结构风险最小化准则
        5.3.3 支持向量机理论
    5.4 本章小结
6 缝迹质量检测实验与分析
    6.1 缝迹质量检测平台设计
    6.2 缝迹几何量检测实验结果与分析
    6.3 缝迹缺陷检测实验结果与分析
    6.4 本章小结
7 总结与展望
    7.1 工作结论
    7.2 进一步研究展望
致谢
参考文献
攻读学位期间主要研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]图像处理在衣服尺寸在线测量中的应用[J]. 李鹏飞,郑明智,景军锋.  电子测量与仪器学报. 2016(08)
[2]基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测[J]. 朱丹丹,潘如如,高卫东.  计算机工程与应用. 2014(19)
[3]图像处理在药片视觉检测系统中的应用[J]. 朱铭煜,周武能.  仪表技术与传感器. 2011(05)
[4]基于机器视觉的织物疵点检测技术探讨[J]. 纪惠军,张小栋,杨建民.  现代纺织技术. 2011(02)
[5]基于机器视觉的织物疵点检测方法综述[J]. 邹超,汪秉文,孙志刚.  天津工业大学学报. 2009(02)
[6]Uster开发在线验布机FABRISCAN ON-LOOM[J].   上海纺织科技. 2004(04)
[7]EVS公司的I-Tex2000型织物自动检验系统[J]. 何志贵.  国外纺织技术. 2001(10)

硕士论文
[1]轴类零件尺寸的视觉测量技术研究[D]. 殷炜棋.吉林大学 2017
[2]基于机器视觉的织物瑕疵实时在线检测系统的研究[D]. 赵卓.西安工程大学 2016



本文编号：3652892