[发明专利]一种基于机器视觉的T恤在线检测及分选方法

说明书

本发明涉及一种基于机器视觉的T恤在线检测及分选方法，包括以下步骤：1.建立T恤标准模板数据库，数据从生产厂家处获取；2.确定待测T恤的颜色、尺码、型号以及logo特征，从T恤标准模板数据库中找出该款标准T恤模板的数据，与通过CCD工业相机采集到的待测T恤的数据作对比，检出不一致的T恤；3.将步骤2中检出不一致的T恤与其他T恤标准模板匹配，作详尽分类。本发明的检测分类过程不受检测指标多，检测现场环境复杂，个人主观检测等因素影响；而且不需过多的人力检测，人力成本较低；避免出现因工人长时间工作注意力下降而导致的漏检误检现象；再之，因不用工人直接接触T恤，使不会出现T恤的二次污染；检测的准确率非常高。

技术领域

本发明涉及机器视觉检测的技术领域，尤其涉及到一种基于机器视觉的T恤在线检测及分选方法。

背景技术

T恤是春夏季人们最喜欢的服装之一，特别是烈日炎炎，酷暑难耐的盛夏，T恤以其自然、舒适、潇洒又不失庄重之感的优点而逐步替代昔日男士们穿件背心或汗衫外加一件短袖衬衫或香港衫的模式出现在社交场合，成为人们乐于穿着的时令服装。目前已成为全球男女老幼均爱穿着的时髦装。据说全世界年销售量已高达数十亿件，与牛仔裤构成了全球最流行、穿着人数最多的服装。

而T恤作为柔性产品，当今出厂前的质量检测仍以人工为主，检测工作面临诸多难题。譬如：检测指标多且复杂；检测现场环境复杂；人工评价标准不一；长时间的工作使人工注意力下降，出现漏检误检现象等。且人工接触式的检测方式易給T恤造成二次污染，致使生产效率下降，不满足现代化智能生产的要求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种利于人体健康、检测不受主观因素影响、人工检测成本低、漏检率和误检率低、检测准确率高、不造成T恤二次污染的基于机器视觉的T恤在线检测及分选方法。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于机器视觉的T恤在线检测及分选方法，其包括以下步骤：

S1.建立T恤标准模板数据库，数据从生产厂家处获取；

S2.确定待测T恤的颜色、尺码、型号以及logo特征，从T恤标准模板数据库中找出该款标准T恤模板的数据，与通过CCD工业相机采集到的待测T恤的数据作对比，检出不一致的T恤；

S3.将步骤S2中检出不一致的T恤与其他T恤标准模板匹配，作详尽分类。

进一步地，步骤S2中，将通过CCD工业相机采集到的待测T恤的数据与标准T恤模板的数据作对比的具体步骤如下：

S21.对CCD工业相机采集到的图像进行预处理，获取ROI区域；

S22.判断待测T恤的颜色、尺码以及型号是否与标准T恤模板的一致；若均一致，则进入步骤S23，否则进入步骤S3；

S23.T恤logo缺陷检测。

进一步地，步骤S21图像预处理的具体步骤为：

S211.图像平滑滤波；

S212.采用线性回归法进行图像倾斜校正；

S213.图像分割，分割出T恤ROI区域。

进一步地，步骤S22判断待测T恤的颜色、尺码以及型号是否与标准T恤模板的一致的具体步骤如下：

S221.提取T恤RGB三分量，构造灰度特征向量组；

S222.通过与标准T恤模板的灰度特征向量组比较，判断待测T恤颜色是否一致；

S223.求取步骤S21分割出的ROI区域的面积；

S224.检测ROI区域边缘，提取T恤边缘轮廓信息；