經(jīng)編布輪廓智能切割系統(tǒng)中的圖像識(shí)別算法研究.pdf

1、經(jīng)編行業(yè)一直是我國(guó)紡織行業(yè)中的重要盈利產(chǎn)業(yè)之一。在傳統(tǒng)的經(jīng)編布生產(chǎn)環(huán)節(jié)中一般主要采用人工作業(yè)，經(jīng)編布花紋輪廓的切割也因此存在著精度差、生產(chǎn)效率低下等問(wèn)題。使用基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)化設(shè)備取代人工可以很好地改善這一現(xiàn)狀，大幅提高生產(chǎn)效率，并更好的保證了產(chǎn)品質(zhì)量。
　　機(jī)器視覺(jué)使機(jī)器擁有人類一樣的視覺(jué)功能，通過(guò)相機(jī)采集圖像然后對(duì)進(jìn)行圖像處理分析從而提取出有價(jià)值的信息。經(jīng)編布花邊輪廓提取則是本文研究的核心。
　　OpenCV是一個(gè)免費(fèi)

2、開(kāi)源的、功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以很好地保證圖像處理算法的穩(wěn)健性和先進(jìn)性。本文基于OpenCV的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和豐富的圖像處理函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)編布花邊輪廓智能切割系統(tǒng)中的圖像識(shí)別算法。首先介紹了OpenCV的特點(diǎn)和基本結(jié)構(gòu)內(nèi)容，并進(jìn)行了詳細(xì)的環(huán)境配置說(shuō)明；為解決相機(jī)由于制造工藝等原因而產(chǎn)生的鏡頭畸變，通過(guò)研究相機(jī)的針孔模型和基于Matlab的標(biāo)定方法，實(shí)現(xiàn)了一套自動(dòng)標(biāo)定的軟件，利用標(biāo)定得到的相機(jī)內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)可以顯著的降低鏡頭畸變帶來(lái)的影

3、響；圖像識(shí)別算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)是本文著重研究的部分：先通過(guò)局部自適應(yīng)二值化方法進(jìn)行預(yù)處理，利用 Hough變換檢測(cè)白邊外側(cè)邊界結(jié)合白邊寬度消除白邊干擾，再通過(guò)腐蝕、膨脹等形態(tài)學(xué)轉(zhuǎn)換形成相互獨(dú)立的連通域，然后對(duì)連通域過(guò)濾完成花紋塊的檢測(cè)，最后即可搜索出花邊輪廓并輸出識(shí)別結(jié)果。
　　本文所有算法均基于Microsoft Visual Studio2010平臺(tái)和OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，為達(dá)到實(shí)際工業(yè)應(yīng)用的要求，該算法流程和方法均經(jīng)過(guò)