一种吹线机精准定位线头的智能控制方法技术

本发明专利技术涉及智能控制技术领域，具体涉及一种吹线机精准定位线头的智能控制方法，该方法获取缝制后的面料表面图像，得到面料图像；基于初始分割阈值，对面料区域进行增强，获取增强后面料图像中的多个缝线区域；根据每个缝线区域对应的线段长度，缝线面积分别与标准针距和标准缝线面积之间的差异，得到每个缝线区域的误差值，根据相邻缝线区域的间距、每个缝线区域的中心点到由所有中心点拟合的拟合线段的距离，以及误差值得到缝线轨迹的误差程度；通过调整初始分割阈值，根据误差程度得到最优分割阈值，进而得到精准缝线区域，根据精准缝线区域对吹线机进行智能控制。通过识别定位的精准线头区域，自动调整出风口和启停吹线机。自动调整出风口和启停吹线机。自动调整出风口和启停吹线机。

【技术实现步骤摘要】
一种吹线机精准定位线头的智能控制方法


[0001]本专利技术涉及智能控制
，具体涉及一种吹线机精准定位线头的智能控制方法。

技术介绍

[0002]吹线机，又名热风机，其主要原理为：利用自身携带的电热丝通电发热，通过内装风机将热量由喷口快速吹出，使缝制过程中产品上残留的线头烧断，达到美化产品外观，保持产品外观干净、整洁的目的。
[0003]现有技术中对线头缺陷进行识别以及位置定位时，由于布料纹理和线头纹理相近，因此常规的图像特征识别方式会造成线头缺陷的错误判断，进而影响吹线机的智能控制。因此需要对图像进行预处理，增大线头和布料纹理的差异性，当前常用的增大像素灰度差异性的图像预处理方式为直方图均衡化，其变换后图像的灰度级减少，某些细节消失，且可能造成处理后的图像对比度不自然的过分增强。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种吹线机精准定位线头的智能控制方法，所采用的技术方案具体如下：获取缝制后的面料表面图像，对所述面料表面图像进行语义分割得到面料图像；对所述面料图像进行灰度化，以得到对应的灰度直方图；设置一个初始分割阈值，将灰度直方图中的像素灰度级划分为多个像素灰度值区间；对每个所述像素灰度值区间中的像素点进行直方图均衡化，得到增强后的所述面料图像；获取增强后的所述面料图像的灰度图像，根据灰度图像中像素点的灰度值得到多个缝线区域；获取缝线的标准针距和单个标准针距对应的标准缝线面积；分别对每个所述缝线区域进行形态学细化，得到缝线区域对应的线段，根据每个线段长度与标准针距的差值、对应缝线区域面积与标准缝线面积的差值以及对应缝线区域内的灰度值，分别得到每个所述缝线区域的误差值；计算相邻两个所述缝线区域的间距，获取当前间距与对应两个所述缝线区域的误差值的第一乘积，得到乘积集合，计算乘积集合的乘积方差；根据每个所述缝线区域的中心点拟合得到拟合线段，分别计算每个中心点到拟合线段的距离，获取每个所述缝线区域对应距离和误差值的第二乘积，得到第二乘积之和；将第二乘积之和与乘积方差的比值作为缝线轨迹的误差程度；通过调整初始分割阈值，获取所述误差程度最小时所对应的分割阈值为最优分割阈值，根据最优分割阈值得到精准缝线区域；根据精准缝线区域对应的线段长度以及其中心点到标准线迹的距离，对吹线机进行智能控制。
[0005]所述误差值的获取方法为：计算当前缝线区域对应线段的长度与标准针距的第一差值绝对值，以及当前缝线区域的面积与标准缝线面积的第二差值绝对值，计算当前缝线区域内灰度值的梯度均值，
将第一差值绝对值、第二差值绝对值和梯度均值相加得到当前缝线区域的误差值。
[0006]所述根据精准缝线区域对应的线段长度以及其中心点到标准线迹的距离，对吹线机进行智能控制的方法为：令二倍的标准针距作为长度阈值，二分之一的标准针距作为偏离轨迹阈值，当精准缝线区域对应的线段长度大于长度阈值、且其中心点到标准线迹的距离大于偏离轨迹阈值时，确认对应精准缝线区域为线头，根据线头位置自动调整出风口，当所述面料图像中没有线头时，关闭吹线机。
[0007]进一步的，所述根据灰度图像中像素点的灰度值得到多个缝线区域的方法为：设定一个3*3的检测窗口，利用检测窗口遍历灰度图像，计算每个检测窗口内的灰度均值，当灰度均值小于或等于阈值时，确认该检测窗口为缝线区域。
[0008]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：通过获取缝制后的面料图像进行处理，根据面料图像预处理后的缝线识别效果，将像素灰度值进行多阈值分割，对不同区间分别进行直方图均衡化，可以防止灰度级减少过多，使图像细节消失，以及不会使图像对比度过增强，并且依据处理后的缝线识别效果，实现像素灰度值多阈值分割的自适应，能过最大程度的实现当前场景下的缺陷精准识别，通过识别定位的精准线头区域，自动调整出风口和启停吹线机，实现吹线机的智能控制。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0010]图1为本专利技术一个实施例提供的一种吹线机精准定位线头的智能控制方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0011]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种吹线机精准定位线头的智能控制方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0012]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0013]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种吹线机精准定位线头的智能控制方法的具体方案。
[0014]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种吹线机精准定位线头的智能控制方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：步骤S001，获取缝制后的面料表面图像，对面料表面图像进行语义分割得到面料图像。
[0015]具体的，本专利技术需要清晰的缝制后的面料表面图像，根据面料上标准缝线图像的特征，实现自适应像素灰度值区间的直方图均衡化，提高缝线的识别度，获取图像中精准的缝线区域，识别定位线头区域，因此需要采集吹线机下缝制后的面料表面图像，然后除去背景，识别出面料表面图像中的面料图像。
[0016]本专利技术采用DNN网络进行语义分割来获取面料表面图像中的面料信息，其中DNN网络的训练过程为：使用的数据集为俯视采集的吹线机下缝制后面料表面图像数据集；需要分割的像素，共分为2类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于面料表面的标注为1；网络的任务是分类，所以使用的loss函数为交叉熵损失函数。
[0017]步骤S002，对面料图像进行灰度化，以得到对应的灰度直方图；设置一个初始分割阈值，将灰度直方图中的像素灰度级划分为多个像素灰度值区间；对每个像素灰度值区间中的像素点进行直方图均衡化，得到增强后的面料图像；获取增强后的面料图像的灰度图像，根据灰度图像中像素点的灰度值得到多个缝线区域。
[0018]具体的，对面料图像做灰度化处理，由于图像中由于噪声的存在将在一定程度上影响提取图像特征的精度，进而阻碍后续的图像的处理和分析。使用中值滤波对面料图像进行噪声滤除处理，抑制或消除这些噪声的影响，改善图像的质量，然后获取面料图像的灰度直方图。
[0019]首先统计灰度直方图上的像素灰度级，选取一个初始分割阈值δ为10，将灰度直方图中的像素灰度级划分为多个像素灰度值区间，即从灰度直方图上的最小灰度级开始，每过10个灰度级，将其划分为一个像素灰度值区间，对每个像素灰度值区间中的像素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种吹线机精准定位线头的智能控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取缝制后的面料表面图像，对所述面料表面图像进行语义分割得到面料图像；对所述面料图像进行灰度化，以得到对应的灰度直方图；设置一个初始分割阈值，将灰度直方图中的像素灰度级划分为多个像素灰度值区间；对每个所述像素灰度值区间中的像素点进行直方图均衡化，得到增强后的所述面料图像；获取增强后的所述面料图像的灰度图像，根据灰度图像中像素点的灰度值得到多个缝线区域；获取缝线的标准针距和单个标准针距对应的标准缝线面积；分别对每个所述缝线区域进行形态学细化，得到缝线区域对应的线段，根据每个线段长度与标准针距的差值、对应缝线区域面积与标准缝线面积的差值以及对应缝线区域内的灰度值，分别得到每个所述缝线区域的误差值；计算相邻两个所述缝线区域的间距，获取当前间距与对应两个所述缝线区域的误差值的第一乘积，得到乘积集合，计算乘积集合的乘积方差；根据每个所述缝线区域的中心点拟合得到拟合线段，分别计算每个中心点到拟合线段的距离，获取每个所述缝线区域对应距离和误差值的第二乘积，得到第二乘积之和；将第二乘积之和与乘积方差的比值作为缝线轨迹的误差程度；通过调整初始分割阈值，获取所述误差程度最小时所对应的分割阈值为最优分割阈值，根据最优分割阈值得到精准缝...

【专利技术属性】
技术研发人员：储春琴，
申请(专利权)人：江苏昱恒电气有限公司，
类型：发明
国别省市：