[发明专利]一种纺织面料数字化分析方法

说明书

本发明公开了一种纺织面料数字化分析方法，步骤包括：采集纺织面料正、反面高清图像，并进行灰度化处理；基于灰度图像提取得到面料纹理的ROI初始选区；获得ROI初始选区额复制体并通过模板匹配法确定复制体相对于初始ROI区域的偏移量，进而得到ROI修正选区作为纺织面料数字化分析基础单元；利用训练好的深度学习纱线结构图像识别模型识别纱线结构得到标记图像并确定纺织面料类型；将标记图像上的纱线结构映射至与织物类型对应的上机编织图模板上，得到织物的上机编织示意图；该方法操作难度低，通过引入传统图像处理和深度学习神经网络等实现对不同类型的织物编织工艺进行分析，并能够直接获得上机编织示意图，提高面料分析环节的准确度和工作效率。

技术领域

本发明涉及纺织面料分析与加工技术领域，特别涉及一种纺织面料来样分析方法。

背景技术

纺织面料是日常生活以及产业应用中重要的组成部分，囊括了机织物、针织物与非织造布三大种类。织物组织结构是纱线编织后形成织物的内在属性，不同的组织结构赋予织物不同的风格及外观。在目前的纺织行业中，分析织物组织结构通常是经人工拆散单根纱线，记录纱线间的穿套或沉浮规律，再根据纱线的弯曲形貌确定纱线在该位置参与的编织动作，最后记录分析结果。此分析过程根据面料的复杂程度不同一般需要10-60分钟，具有工作效率低，受工人的工作经验和主观状态影响严重等问题，已不适应于企业高质量、高速度的发展需求。

图像处理技术具有处理速度快，准确度高等特点，随着现代科技的不断进步与发展，已经在医学、工程、建筑、其他制造业等领域广泛应用。中国专利申请CN201511003862.0提出了一种机织物组织图的识别方法，能够识别机织物三原组织及其简单的变化组织结构的机织物组织图；中国专利申请CN201811277402.0涉及一种梭织物的组织构造的分析方法及分析系统，其对织物图像中单一组织的区域具有较好识别效果，而针对其他种类的织物以及复合组织的识别仍具有难度。因此，急需开发一种能够实现快速获取多种类纺织面料上机编织图的数字化分析方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够实现对不同类型纺织面料进行数字化分析并获得相应上机编织图的纺织面料数字化分析方法。

为此，本发明技术方案如下：

一种纺织面料数字化分析方法，其具体实施步骤如下：

S1、采集纺织面料呈平面展开状态下的纺织面料正面高清图像和纺织面料反面高清图像；其中，高清图像中应至少包含三个完整的花型循环单元，且高清图像中织物的分辨力至少为0.1mm；

S2、对步骤S1采集的高清图像进行灰度化处理得到灰度图像，并基于传统的图像处理算法提取得到图像中面料纹理的ROI初始选区；

S3、获得灰度图像中的ROI初始选区得到复制体，并将复制体叠放至经过步骤S2获得的灰度图像上，通过模板匹配法对复制体进行平移、缩放、或旋转的操作，以确定复制体相对于初始ROI区域的偏移量；

S4、根据由步骤S3获得的长度方向的偏移量和宽度方向的偏移量，对由步骤S2得到的图像中的ROI初始选区进行修正，得到ROI修正选区；从图像中裁剪出ROI修正选区作为纺织面料数字化分析基础单元；

S5、将纺织面料数字化分析基础单元输入已训练的深度学习纱线结构图像识别模型中，以对纺织面料的纱线结构进行图像识别，并获得纺织面料类型；

S6、基于步骤S5得到的纺织面料类型，调取该织物类型对应的上机编织图模板；将上机编织图模板与经过步骤S5得到的标记图像缩放至相同尺寸，进而将标记图像中识别出的纱线结构结一一对应地映射至上机编织图模板上，即得到织物的上机编织示意图。

其中，如图3(a)所示的纬编织物的上机编织图模板；如图3(b)所示的经编织物的上机编织图模板；如图3(c)所示的机织物的上机编织图模板。