基于机器视觉的服装样片轮廓特征数据采集系统

发布时间：2024-05-14 05:10

　　针对服装二维样片轮廓特征数据的快速采集存储,本研究提出了一种基于机器视觉的非接触式录入系统.该系统拍摄获取服装二维样片的图像后,可自动完成标定、预处理、矢量化、数据转换及自动识别分类.可替代传统数字化仪的人工录入操作,显著提高了工作效率.实验结果表明,该录入系统的测量精度能够满足实际需要,具有实际应用价值.

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【部分图文】：

图1系统工作流程图

系统包括图像获取、预处理、标定、矢量化、数据类型转换及形状特征识别分类等模块，可满足服装CAD软件的需求．考虑到系统的性价比及图像采集的便捷性[4]，用手机相机代替工业相机作为拍摄工具．同时考虑数据传输的便捷性及目标样片获取的完整性，通过在拍摄时设置取景框可保证在视野范围内的布满....

图2硬件系统结构示意图

图1系统工作流程图硬件系统包括支架、标定板、调节装置等．调节装置具有角度与高度调节功能，可适应不同操作者．支架起整体支撑作用．背景标定版选用白色半透明磁性板并将标定网格喷涂其表面，配有背光光源，方便标定过程，其背景标定板示意图如图3所示．

图3背景标定板示意图

硬件系统包括支架、标定板、调节装置等．调节装置具有角度与高度调节功能，可适应不同操作者．支架起整体支撑作用．背景标定版选用白色半透明磁性板并将标定网格喷涂其表面，配有背光光源，方便标定过程，其背景标定板示意图如图3所示．2原理及方法

图48–邻域连接形式

针对获取的图像，利用二值化方法滤除图像噪声，同时实现目标与背景的分割．目标图像边缘曲线描述了样片的轮廓特征，针对具有全封闭特征的服装样片边缘进行检测，适合采用8–邻域联通方法进行．其原理为判断像素间的连接关系是否满足8–邻域的连接原则：假设图像中当前像素点为g(x,y)，那么习惯....

本文编号：3973233