[发明专利]一种基于纺织物的线头自动识别方法

说明书

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于纺织物的线头自动识别方法，包括，利用图像数据处理技术，识别获取各个初始缝纫线子区域，确定各个初始缝纫线子区域的形态特征值，根据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，则确定各个第一缝纫线子区域的空间分布特征值，根据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，则根据第二缝纫线子区域内所有像素点的数量，判断待识别缝纫图像中是否存在跳线线头缺陷。本发明主要应用于纺织物跳线线头缺陷识别，解决了现有跳线线头识别不准确的问题，提高了纺织物线头识别的准确度。

技术领域

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于纺织物的线头自动识别方法。

背景技术

随着纺织纤维加工总量、化纤产量、纺织服装产量的逐渐增长，市场对纺织品的布料、工艺以及质量的要求越来越高，纺织品在加工过程中，基于纺织品的制作需求对裁剪好的不同布料进行缝纫拼接，在拼接过程中会经常出现跳针缺陷。一旦出现跳针，在布料上会留下空针，导致缝纫线出现多余的线头，影响缝纫线美观。因此，为了保证纺织品产品的质量，需要在完成布料缝纫拼接后对纺织品中的缝纫线部分进行线头识别。

现有对纺织物线头的处理主要依靠人工，通过单独设置剪线头的工序，在缝纫完成后由人工手动进行修剪线头，该方法对缝纫结束端的线头处理效果较好，但对于由跳线产生的缝纫线线头，受个人工作经验和疲劳程度等主观因素的影响较大，导致线头识别的准确度降低。随着图像处理技术的发展，为了克服人工识别纺织物线头的缺陷，现有提出了公开号为CN108896561B，一种基于多线程机器视觉的纺织布料检测方法，该方法利用光源，由缝纫孔得到亮色斑点，根据两个相邻亮色斑点之间的距离与预设距离基准值的比较结果，判断是否发生跳线，实现线头识别。在该方法中，缝纫孔的尺寸通常较小，在搜寻缝纫孔的过程中可能会发生遗漏，导致线头识别的结果不完整，而且亮色斑点受外部光源环境的影响较大，容易造成线头识别精度不稳定。

发明内容

为了解决上述现有方法的线头识别结果不准确的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于纺织物的线头自动识别方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了一种基于纺织物的线头自动识别方法，该方法包括以下步骤：

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。

进一步的，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；