阅读说明：本技术 一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法 (Measuring method for visually measuring thickness of raised fabric ) 是由 金守峰 陈阳 陆少锋 李毅 贺江平 于 2020-04-30 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法,首先,在绒毛织物没有覆盖到传动辊之前,通过机器视觉系统获取传动辊切面图像,将其作为基准。再将被测绒毛织物平铺在传动辊上,获取绒毛织物切向图像。最后在计算机中对图像进行处理,获取厚度基准线和绒毛上边缘轮廓线并通过链码原理提取厚度基准线与绒毛织物上边缘轮廓线坐标,最后对二者进行减法运算得到绒毛织物厚度值。本发明可以提高绒毛织物厚度检测结果的客观性,为今后的绒毛织物表面质量检测的自动化、高效化提供技术支持。(The invention discloses a method for measuring the thickness of a napped fabric by vision, which comprises the following steps of firstly, before the napped fabric is not covered on a driving roller, acquiring a section image of the driving roller by a machine vision system, and taking the section image as a reference. And then, paving the detected fluff fabric on a driving roller to obtain a tangential image of the fluff fabric. And finally, processing the image in a computer, acquiring a thickness reference line and a contour line of the upper edge of the fluff, extracting coordinates of the thickness reference line and the contour line of the upper edge of the fluff according to a chain code principle, and finally performing subtraction operation on the thickness reference line and the contour line of the upper edge of the fluff to obtain a thickness value of the fluff. The method can improve the objectivity of the detection result of the thickness of the pile fabric and provide technical support for automation and high efficiency of surface quality detection of the pile fabric in the future.)

一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，涉及一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法。

背景技术

织物在经过抓毛、磨毛、刷毛等起毛工艺后，织物表面生成柔软、致密的绒毛。绒毛织物具有保暖性强、遮光性强的等优点，因此绒毛织物被广泛应用于服装、毛毯、玩具等纺织品中。目前绒毛织物的厚度测量方法通常以人工检测为主，检验人员凭借多年工作经验，通过手感、视觉等感官对绒毛的高度进行评定。但是，人工检测存在着很大的弊端，首先人工检测对于检测人员的要求很高，检测人员必须要经过长时间的经验积累，才具备评定织物质量的能力。其次，人工评定带来的主观性较强，不同的人检测同一种织物可能会导致不同的结果。

用机器视觉代替人眼来完成对纺织品表面状态的检测，不但测量精度高、速度快，而且成功解决了复杂环境下的视觉检测问题，提供了人性化的生产方式以保护工人的身体健康，成为各个企业保证其产品质量的重要手段和必然趋势。

发明内容

本发明的目的是提供一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法，解决了现有技术中存在的复杂环境下的视觉检测问题。

本发明所采用的技术方案是，一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、搭建实验平台并对机器视觉系统进行标定，得到物面分辨率K；通过机器视觉系统采集传动辊外轮廓切向图像，并将其暂存于计算机中；再将绒毛织物放置在传送带上，将采集的绒毛织物切向图暂时存放在计算机内；

步骤2、将步骤1所得的传动辊外轮廓切向图像和绒毛织物切向图进行灰度化、滤波、二值化、形态学处理和边缘检测得到绒毛厚度基准线图像和绒毛上边缘轮廓特征图像；

步骤3、通过链码原理提取步骤2所得的绒毛厚度基准线图像和绒毛上边缘轮廓特征图像的边缘坐标值，得到绒毛厚度基准线和绒毛上边缘轮廓曲线；

步骤4、利用步骤3得到的绒毛厚度基准线和绒毛上边缘轮廓曲线的坐标值，采用厚度测量原理得到绒毛织物厚度值；

步骤5、将步骤4所得的绒毛织物厚度值乘以步骤1所得到的物面分辨率，得到的乘积为绒毛织物真实厚度。

本发明的特点还在于：

步骤1中实验平台为一种非接触式割绒织物厚度检测装置，包括有支座a与若干个支座b，支座a连接有两个长支架，两个长支架之间固定连接有水平支架，水平支架连接有云台，支座b固定连接有两个短支架，长支架固定连接有传送带支架，传送带支架固定连接短支架，云台上连接有工业相机，工业相机通过数据线连接有计算机，两个长支架之间固定连接有传动辊机构，传动辊机构连接有步进电机，步进电机电性连接有电源，两个传送带支架之间设置有第一支撑辊机构，两个传送带支架远离长支架的一端之间设置有第二支撑辊机构，传动辊机构、第一支撑辊机构及第二支撑辊机构设置有传送带配合工作；

传动辊机构包括有轴承卡座、轴承座及传动辊，轴承卡座及轴承座分别固定连接两个长支架，轴承卡座上开设有通孔，通孔内设置有轴承，轴承座上开设有圆孔，圆孔内设置有轴承，传动辊穿过通孔内的轴承的一端端部与步进电机连接，传动辊另一端端部插入圆孔内与轴承连接，传送带设置在传动辊表面；

步进电机输出轴一端设置有联轴器驱动传动辊，联轴器与轴承卡座固定连接；

第一支撑辊机构包括有轴承座支架，轴承座支架连接在传送带支架上，轴承座支架的侧壁固定连接有轴承座，两个轴承座之间设置有第一支撑辊，两个轴承座的圆孔内设置有轴承与第一支撑辊两端活动连接，传送带设置在第一支撑辊表面；

第二支撑辊机构包括有两个轴承座，两个轴承座之间设置有第二支撑辊，两个轴承座的圆孔内设置有轴承与第二支撑辊两端连接，两个轴承座垂直固定连接传送带支架，传送带设置在第二支撑辊表面；

支座a一侧放置有条形LED光源，条形LED光源位于传动辊的正下方；

水平支架与云台连接方式为固定连接、滑动连接或可拆卸连接；

云台设置有L型的相机固定板固定工业相机。

轴承座支架与轴承座相接的壁面设置有滑槽，轴承座开有螺孔，螺孔内插设有螺栓，螺栓一端固定在滑槽内，另一端套设有螺母固定轴承座；

支座a与支座b、支座b与长支架、长支架与水平支架，支座b与短支架、长支架与传送带支架，传送带支架与短支架、承座支架与传送带支架之间的连接处设置有角件固定。

步骤的标定按照以下步骤实施：将标准量块放置在工业相机的正下方，与传动辊轴心等高，使条形LED光源保持在获取绒毛织物图像式相同的照明效果，拍摄标准量块图像，并在计算机中得到物面分辨率K。

步骤1的标定按照以下步骤实施：将标准量块放置在工业相机的正下方，与传动辊轴心等高，使条形LED光源保持在获取绒毛织物图像式相同的照明效果，拍摄标准量块图像，并在计算机中得到物面分辨率。

步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、将经步骤1得到的绒毛织物切向图进灰度化、滤波、二值化和形态学算法等处理，去除图像中的杂物，细化绒毛图像边缘，填充绒毛空洞，得到清晰的绒毛织物轮廓图像；

步骤2.2、将经步骤1得到的传动辊外轮廓切向图像进灰度化、滤波、二值化和形态学算法等处理，得到传动辊与背景的边缘特征图像；

步骤2.3、对经步骤2.1和2.2所得到的绒毛织物轮廓图像和绒毛厚度基准线轮廓图像采用Canny算子进行边缘检测，得到绒毛上边缘轮廓特征图像和绒毛厚度基准线图像。

步骤3具体按照以下步骤实施：

步骤3.1、分别将绒毛上边缘轮廓特征图像与绒毛厚度基准线图像的轮廓边缘标记为M×N并生成(M+2，N+2)的0矩阵，用以包围边缘轮廓，形成8领域图像；

步骤3.2、寻找第一个像素为1的坐标，建立首个搜索方向的起点，然后对其余7个方向进行搜索，寻找下一个像素为1的坐标，全局搜索，并记录当前的坐标；

步骤3.3、当其余7个方向均为0时，则停止计算，并返回坐标值。

步骤4的具体按照以下步骤实施：

对步骤3所得的坐标值利用matlab拟合得到坐标系下的绒毛上边缘轮廓曲线l₁与绒毛厚度基准线l₂，相减从而得到绒毛厚度变化曲线L，其表达式为

L＝l₁-l₂ (1)。

步骤5的具体按照以下步骤实施：

设绒毛上边缘轮廓曲线l₁为g(x,y)，绒毛厚度基准线l₂为t(x,y)，则绒毛厚度变化曲线L(x,y)为

L(x,y)＝|g(x,y)-t(x,y)| (2)

绒毛平均厚度公式为

式中，n为边缘点个数，K为物面分辨率；i为矩阵中的行标。

本发明的有益效果是：本发明可以提高绒毛织物厚度检测结果的客观性，为今后的绒毛织物表面质量检测的自动化、高效化提供技术支持。

附图说明

图1是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的流程图；

图2是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的切向扫描图；

图3是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的绒毛织物表面厚度测量的厚度测量原理图；

图4是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的边缘轮廓跟踪算法示意图；

图5是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台支架连接示意图；

图6是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台结构示意图；

图7是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台俯视图；

图8是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台相机固定板结构示意图

图9是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台第一支撑辊机构结构示意图；

图10是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台轴承座结构示意图；

图11是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台联轴器结构示意图；

图12是本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法的实验平台轴承卡座结构示意图；

图中，1.云台，2.工业相机，2-1.相机固定板，3.步进电机，4.联轴器，5.轴承卡座，6.传动辊，7.第一支撑辊，8.轴承座，9.传送带，10.第二支撑辊，11.轴承，12.条形LED光源，13.角件，14.支座a，15.长支架，16.水平支架，17.支座b，18.短支架，19.轴承座支架，20.传送带支架，21.传动辊机构，22.第一支撑辊机构，23.第二支撑辊机构。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明

本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1、搭建实验平台并对机器视觉系统进行标定，得到物面分辨率K；通过机器视觉系统采集传动辊外轮廓切向图像，并将其暂存于计算机中。再将绒毛织物放置在传送带上，将采集的绒毛织物切向图暂时存放在计算机内，如图2所示；

步骤2、将步骤1所得的传动辊外轮廓切向图像和绒毛织物切向图进行灰度化、滤波、二值化、形态学处理和边缘检测得到绒毛厚度基准线图像和绒毛上边缘轮廓特征图像，将传动辊与背景的边缘轮廓线作为评价绒毛厚度的基准线；

步骤3、通过连码原理提取步骤2所得的绒毛厚度基准线图像和绒毛上边缘轮廓特征图像的边缘坐标值，得到绒毛厚度基准线和绒毛织物上边缘轮廓曲线；

步骤4、利用步骤3得到的绒毛厚度基准线和绒毛织物上边缘轮廓曲线的坐标值，采用厚度测量原理得到绒毛织物厚度值，如图3所示；

步骤5、将步骤4所得的绒毛织物厚度值乘以步骤1所得到的物面分辨率，得到的乘积为绒毛织物真实厚度。

步骤1的标定按照以下步骤实施：将标准量块放置在工业相机2的正下方，与传动辊6轴心等高，使条形LED光源12保持在获取绒毛织物图像式相同的照明效果，拍摄标准量块图像，并在计算机中得到物面分辨率。

步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、将经步骤1得到的绒毛织物切向图进灰度化、滤波、二值化和形态学算法等处理，去除图像中的杂物，细化绒毛图像边缘，填充绒毛空洞，得到清晰的绒毛织物轮廓图像；

步骤2.2、将经步骤1得到的传动辊外轮廓切向图像进灰度化、滤波、二值化和形态学算法等处理，得到传动辊与背景的边缘特征图像，将传动辊与背景之间的分割线作为评价绒毛厚度的基准线；

步骤2.3、对经步骤2.1和2.2所得到的绒毛织物轮廓图像和绒毛厚度基准线轮廓图像采用Canny算子进行边缘检测，得到绒毛上边缘轮廓特征图像和绒毛厚度基准线图像。

轮廓边缘特征作为织物厚度计算对轴面轮廓边缘和织物轮廓边缘进行特征提取，设计开发了基于链码的边缘轮廓跟踪算法，如图4所示。采用链码原理提取绒毛区域的边缘特征，步骤3具体按照以下步骤实施：

步骤3.1、分别将绒毛上边缘轮廓特征图像与绒毛厚度基准线图像的轮廓边缘标记为M×N并生成(M+2，N+2)的0矩阵，用以包围边缘轮廓，形成8领域图像；

步骤3.2、寻找第一个像素为1的坐标，建立首个搜索方向的起点，然后对其余7个方向进行搜索，寻找下一个像素为1的坐标，全局搜索，并记录当前的坐标；

步骤3.3、当其余7个方向均为0时，则停止计算，并返回坐标值。

步骤4的具体按照以下步骤实施：

对步骤3所得的坐标值利用matlab拟合得到坐标系下的绒毛上边缘轮廓曲线l₁与绒毛厚度基准线l₂，相减从而得到绒毛厚度变化曲线L，其表达式为

L＝l₁-l₂ (1)。

步骤5的具体按照以下步骤实施：

设绒毛上边缘轮廓曲线l₁为g(x,y)，绒毛厚度基准线l₂为t(x,y)，则绒毛厚度变化曲线L(x,y)为

L(x,y)＝|g(x,y)-t(x,y)| (2)

绒毛平均厚度公式为

式中，n为边缘点个数，K为物面分辨率；i为矩阵中的行标,由平均厚度表征绒毛区域的厚度，该数值越大则绒毛区域越厚，反之越薄。

一种非接触式割绒织物厚度拍摄装置，结构如图5所示，包括有支座a14与若干个支座b14-1，支座a14连接有两个长支架15，两个长支架15之间固定连接有水平支架16，水平支架16连接有云台1，支座b17固定连接有两个短支架18，长支架15固定连接有传送带支架20，传送带支架20固定连接短支架18，如图7所示，云台1上连接有工业相机2，以此来获取割绒织物的切向图像。

如图6所示，两个长支架15之间固定连接有传动辊机构21，传动辊机构21连接有步进电机3，步进电机3电性连接有电源，两个传送带支架20之间设置有第一支撑辊机构22，两个传送带支架20远离长支架15的一端之间设置有第二支撑辊机构23，传动辊机构21、第一支撑辊机构22及第二支撑辊机构23设置有传送带9配合工作。

传动辊机构21包括有轴承卡座5、轴承座8及传动辊6，轴承卡座5及轴承座8分别固定连接两个长支架15，轴承卡座5上开设有通孔，通孔内设置有轴承11，如图10所示，轴承座8上开设有圆孔，圆孔内设置有轴承11，传动辊6穿过通孔内的轴承11的一端端部与步进电机3连接，传动辊6另一端端部插入圆孔内与轴承11连接，传送带9设置在传动辊6表面。

步进电机3输出轴一端设置有联轴器4驱动传动辊6，联轴器4与轴承卡座5固定连接。步进电机3转速可调节，可以通过调节传送带9带速实现在多种速度下对割绒织物图像的获取。

联轴器4用于安装驱动步进电机3，对步进电机3起到支撑的作用。该装置设计为中通的结构，目的是在其中放置一个联轴器4，能够保证电机转轴与主动传动辊轴具有稳定的回转性能，而且该装置满足两轴处于同一轴心，联轴器采用螺钉连接，保证其强度和稳定性。

第一支撑辊机构22包括有轴承座支架19，轴承座支架19连接在传送带支架20上，轴承座支架19的侧壁固定连接有轴承座8，两个轴承座8之间设置有第一支撑辊7，两个轴承座8的圆孔内设置有轴承11与第一支撑辊7两端活动连接，传送带9设置在第一支撑辊7表面。

第二支撑辊机构21包括有两个轴承座8，两个轴承座8之间设置有第二支撑辊10，两个轴承座8的圆孔内设置有轴承11与第二支撑辊10两端连接，两个轴承座8垂直固定连接传送带支架20，传送带9设置在第二支撑辊10表面。

第一支撑辊7位于传动辊6与第二支撑辊10间的四分之一距离处，传送带9设置在三个辊上用于移动织物。

图10是用来连接电机支撑座与支架的装置。图12则主要用于固定从动滚筒等，该装置对安装在其中的深沟球轴承具有支撑用的作用，并且能够保证主动传动辊轴与电机转动轴的同轴度。

支座a14一侧放置有条形LED光源12，条形LED光源12位于传动辊6的正下方，并且相机的光心与传动辊6外侧竖直切面重合。

水平支架16与云台1连接方式为固定连接、滑动连接或可拆卸连接。

如图11、12所示，云台1设置有L型的相机固定板2-1固定工业相机2。

如图9所示，轴承座支架19与轴承座8相接的壁面设置有滑槽，轴承座8开有螺孔，螺孔内插设有螺栓，螺栓一端固定在滑槽内，另一端套设有螺母固定轴承座8。

第一支撑辊7的高度可以通过上下移动对应位置的轴承座8来调节，从而控制传动辊6处割绒织物表面的张力，松动螺栓，螺栓在滑槽内上下移动，移动至合适的位置后拧紧螺栓，完成轴承座8上下位置的调节。

支座a14与支座b14-1、支座b14-1与长支架15、长支架15与水平支架16，支座b17与短支架18、长支架15与传送带支架20，传送带支架20与短支架18、承座支架19与传送带支架20之间的连接处设置有角件13固定。

一种非接触式割绒织物厚度检测装置，其工作过程如下：

电力驱动步进电机3转动，通过联轴器4带动传动辊6转动，传动辊6通过传送带9带动第一支撑辊7、第二支撑辊转动10，此时将割绒织物覆盖在传送带9上，割绒织物通过传送带9移动，同时，工业相机2对位于传动辊6切向区域的割绒图像进行采集，并将割绒图像通过数据线传送至计算机中储存起来。

本发明一种视觉测量起绒织物厚度的测量方法通过切向成像原理得到出传动辊切向图和绒毛轮廓切向图。对绒毛图像进行预处理，提高图像的对比度。根据绒毛区域的灰度直方图特征，采用最大类间方差法进行绒毛区域分割，对分割后的绒毛区域中存在的空洞、不连续等缺陷构建线性结构元素，形态学方法进行开闭运算，从而得到完整的绒毛上边缘轮廓线。同时对传动辊切向图进行处理，突出传动辊切面轮廓得到传动辊与拍摄背景的分割线，并将其作为评定绒毛织物厚度的基准线。利用基于链码的边缘轮廓跟踪算法提取基准线坐标及绒毛轮廓坐标，得到厚度基准线和绒毛上边缘轮廓曲线。最后对其进行减法运算，得到绒毛厚度值。该发明可以提高绒毛织物厚度检测结果的客观性，为今后的绒毛织物表面质量检测的自动化、高效化提供技术支持。