[发明专利]一种基于纺织物的线头自动识别方法

权利要求书

1.一种基于纺织物的线头自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取经过图像预处理的待识别缝纫图像，根据所述待识别缝纫图像，确定待识别缝纫图像中的各个初始缝纫线子区域；

根据各个初始缝纫线子区域内每个像素点的灰度值以及各个初始缝纫线子区域的像素点数量，确定各个初始缝纫线子区域的形态特征值；

根据各个初始缝纫线子区域的形态特征值，判断各个初始缝纫线子区域中是否存在第一缝纫线子区域；若存在，则根据各个初始缝纫线子区域的形态特征值、各个第一缝纫线子区域内的每个像素点以及每个像素点的位置，确定各个第一缝纫线子区域的空间分布特征值；

根据各个第一缝纫线子区域的空间分布特征值，判断各个第一缝纫线子区域中是否存在第二缝纫线子区域；若存在，则获取第二缝纫线子区域的像素点数量，并根据第二缝纫线子区域的像素点数量，判断待识别缝纫图像中是否存在跳线线头缺陷；

根据各个初始缝纫线子区域内每个像素点的灰度值以及各个初始缝纫线子区域的像素点数量，确定各个初始缝纫线子区域的形态特征值，包括：

对各个初始缝纫线子区域进行角点检测，获得各个初始缝纫线子区域对应的角点数量；

根据各个初始缝纫线子区域，确定各个初始缝纫线子区域对应的最小外接矩形，根据所述最小外接矩形获得各个初始缝纫线子区域对应的最小外接矩形的像素点数量；

将各个初始缝纫线子区域内的所有像素点与直线方程进行拟合处理，获得各个初始缝纫线子区域对应的拟合优度；

根据各个初始缝纫线子区域内每个像素点的灰度值，确定各个初始缝纫线子区域对应的灰度共生矩阵，根据灰度共生矩阵获得各个初始缝纫线子区域对应的能量值；

根据各个初始缝纫线子区域对应的角点数量、最小外接矩形的像素点数量、拟合优度、能量值以及各个初始缝纫线子区域的像素点数量，确定各个初始缝纫线子区域的形态特征值。

2.根据权利要求1所述的一种基于纺织物的线头自动识别方法，其特征在于，所述形态特征值的计算公式为：

其中，mcv为各个初始缝纫线子区域的形态特征值，n1为各个初始缝纫线子区域对应的角点数量，n2为各个初始缝纫线子区域的像素点数量，n3为各个初始缝纫线子区域对应的最小外接矩形的像素点数量，R为各个初始缝纫线子区域对应的拟合优度，a1为超参数，ASM为各个初始缝纫线子区域对应的能量值。

3.根据权利要求1所述的一种基于纺织物的线头自动识别方法，其特征在于，根据各个初始缝纫线子区域的形态特征值、各个第一缝纫线子区域内的每个像素点以及每个像素点的位置，确定各个第一缝纫线子区域的空间分布特征值，包括：

获取各个第一缝纫线子区域对应的第一相关子区域和第二相关子区域，根据各个第一缝纫线子区域及其对应的第一相关子区域和第二相关子区域的各边缘像素点的位置，确定各个第一缝纫线子区域对应的第一距离值、第二距离值、第三距离值以及第四距离值；

根据各个初始缝纫线子区域的形态特征值，确定各个第一缝纫线子区域的形态特征值；

根据各个第一缝纫线子区域及其对应的第一相关子区域和第二相关子区域内最大横向像素点个数、最大纵向像素点个数，确定各个第一缝纫线子区域及其对应的第一相关子区域和第二相关子区域对应的长宽比；

将各个第一缝纫线子区域及其对应的第一相关子区域和第二相关子区域内的所有像素点与直线方程进行拟合处理，获得各个第一缝纫线子区域及其对应的第一相关子区域和第二相关子区域对应的倾斜角；

根据各个第一缝纫线子区域对应的第一距离值、第二距离值、第三距离值、第四距离值、形态特征值以及各个第一缝纫线子区域及其对应的第一相关子区域和第二相关子区域对应的长宽比、倾斜角，确定各个第一缝纫线子区域的空间分布特征值。