The invention discloses a vision-based recognition method for clothing cutting, which includes the following steps: collecting the cutting image through a camera, preprocessing the collected cutting image; detecting the edge of the pre-processed cutting image based on Canny edge detection algorithm to obtain the target cutting; and adopting adaptive threshold value. Segmentation method divides the target slice; extracts the contour feature of the target slice and the color feature expressed by the color histogram in HSV color space model; constructs a SVM multi-class classifier; according to the contour feature information and color feature information of the current slice, uses SVM multi-class classifier to feature the target slice sample. Extraction and classification, according to the classification results, form a feature library of all kinds of cutting; use the feature library of cutting to identify and classify all kinds of shapes of single color cloth, lattice cloth, stripe cloth cutting. The problem of large amount of labor existing in the existing cutting piece is solved.
【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的服装裁片识别方法
本专利技术属于机器视觉、服装裁片识别
,涉及一种基于视觉的服装裁片识别方法。
技术介绍
服装裁片识别是服装制造中重要的过程之一。特别是服装裁片识别分拣过程,不仅需要投入大量的时间、人力和物力,而且工作效率以及质量也不能得到很好的保障。因此实现对服装裁片识别的算法研究,可以提升服装生产的效益,同时也能保证产品的高品质,间接也推动了自动化的发展。如何改善服装生产过程中对于由格子布、条纹布等布料裁剪的裁片识别与分拣的效率与准确性是提高生产效率的有效途径。近年来,图像处理技术与智能系统终端设备被很多领域所应用,因此,采用可靠、智能且高效的识别方法进行裁片识别成为趋势。基于图像处理技术的目标裁片识别方法,可以方便应用于微处理器终端,而且功耗和成本也相对较低。因此,采用视觉方法识别服装裁片具有一定的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于视觉的服装裁片识别方法,解决了现有服装生产中依靠人工识别格子布和条纹布的裁片存在的劳动量大的问题。本专利技术所采用的技术方案是,一种基于视觉的服装裁片识别方法,具体包括如下步骤:步骤1,通过摄像头采集裁片图像,并将采集到的裁片图像实时在线传送给PC机;步骤2,对步骤1采集到的裁片图像进行预处理;步骤3,基于Canny边缘检测算法对经步骤2预处理后的裁片图像进行边缘检测,获取目标裁片;步骤4:对通过步骤3得到的目标裁片,采用自适应阈值分割方法,将裁片图像分成背景和前景两部分,遍历图像的不同阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,选取类内方差的极大值对应的阈值作为分割阈值,利用该分 ...
【技术保护点】
1.一种基于视觉的服装裁片识别方法,其特征在于:具体包括如下步骤:步骤1,通过摄像头采集裁片图像,并将采集到的裁片图像实时在线传送给PC机;步骤2,对步骤1采集到的裁片图像进行预处理;步骤3,基于Canny边缘检测算法对经步骤2预处理后的裁片图像进行边缘检测,获取目标裁片;步骤4:对通过步骤3得到的目标裁片,采用自适应阈值分割方法,将裁片图像分成背景和前景两部分,遍历图像的不同阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,选取类内方差的极大值对应的阈值作为分割阈值,利用该分割阈值将目标裁片分割出来;步骤5,融合步骤3和步骤4得到目标裁片图像,分别提取目标裁片的轮廓特征和HSV颜色空间模型下的颜色直方图表达的颜色特征;步骤6:构建SVM多类分类器;步骤7:根据步骤5获得的目前裁片的轮廓特征信息和颜色特征信息,采用步骤6构建的SVM多类分类器对目标裁片样本进行特征提取和分类,根据分类结果,形成各类裁片特征库;步骤8:利用步骤7所得的裁片特征库对单一颜色布、格子布、条纹布裁剪的各种形状的待识别裁片进行识别分类。
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的服装裁片识别方法,其特征在于:具体包括如下步骤:步骤1,通过摄像头采集裁片图像,并将采集到的裁片图像实时在线传送给PC机;步骤2,对步骤1采集到的裁片图像进行预处理;步骤3,基于Canny边缘检测算法对经步骤2预处理后的裁片图像进行边缘检测,获取目标裁片;步骤4:对通过步骤3得到的目标裁片,采用自适应阈值分割方法,将裁片图像分成背景和前景两部分,遍历图像的不同阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,选取类内方差的极大值对应的阈值作为分割阈值,利用该分割阈值将目标裁片分割出来;步骤5,融合步骤3和步骤4得到目标裁片图像,分别提取目标裁片的轮廓特征和HSV颜色空间模型下的颜色直方图表达的颜色特征;步骤6:构建SVM多类分类器;步骤7:根据步骤5获得的目前裁片的轮廓特征信息和颜色特征信息,采用步骤6构建的SVM多类分类器对目标裁片样本进行特征提取和分类,根据分类结果,形成各类裁片特征库;步骤8:利用步骤7所得的裁片特征库对单一颜色布、格子布、条纹布裁剪的各种形状的待识别裁片进行识别分类。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的服装裁片识别方法,其特征在于:所述步骤2的具体过程如下:步骤2.1,使用高斯公式对目标图像进行滤波,采用如下公式(1)所示的size=5的高斯内核进行滤波:其中,K为滤波系数;步骤2.2,选用如下公式(2)、(3)所示的卷积公式,分别对裁片图像行方向和列方向做卷积,对裁片图像进行降噪处理:3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的服装...
【专利技术属性】
技术研发人员:王晓华,高盼,张蕾,杨青梅,
申请(专利权)人:西安工程大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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