一种高速绣花机远程绣花方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种高速绣花机远程绣花方法，包括以下步骤：获取绣花图案和定位信息，将绣花图案导入高速绣花机并根据定位信息对绣花图案进行定位；实时采集高速绣花机的绣花过程图像，并对采集的图像进行预处理；定位预处理后的图像中绣花区域，并实时捕捉绣花区域的连续图像序列；将绣花区域图像进行降采样，并在不同分辨率下对绣花区域图像进行特征提取。本发明专利技术能够根据绣花图案远程控制高速绣花机的运行参数进行绣花操作，可以确保在远程控制高速绣花机绣花的准确性和质量，能够有效地捕捉到绣花过程中的关键信息和细节变化，可以实时评估绣花质量并及时发现潜在问题，有益于提高生产效率，降低人工成本。降低人工成本。降低人工成本。

【技术实现步骤摘要】
一种高速绣花机远程绣花方法及系统


[0001]本专利技术涉及绣花机
，尤其涉及一种高速绣花机远程绣花方法及系统。

技术介绍

[0002]绣花工艺在服装、家纺等行业中具有广泛应用，其质量直接影响到产品的美观和使用性能。随着科技的发展，高速绣花机已经成为实现批量生产和高质量绣花的主要设备。然而，在传统的高速绣花机绣花过程中，对绣花过程的监控和调整多依赖于人工操作，这不仅导致了生产效率较低，而且容易出现质量问题。
[0003]近年来，远程监控技术和智能识别技术得到了广泛发展，这为解决上述问题提供了新的途径。然而，现有的技术方案在以下几个方面仍存在一定的不足：例如高速绣花机绣花过程的实时监控与调整仍然受到局限，很难做到全面、准确地捕捉到过程中的关键信息和状态变化。
[0004]有鉴于此，特提出本专利技术。

技术实现思路

[0005]为了现有技术存在的上述技术缺陷，本专利技术提供了一种高速绣花机远程绣花方法及系统，可以有效解决
技术介绍
中的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案具体如下：
[0007]本专利技术实施例公开了一种高速绣花机远程绣花方法，包括以下步骤：
[0008]获取绣花图案和定位信息，将绣花图案导入高速绣花机并根据定位信息对绣花图案进行定位；
[0009]实时采集高速绣花机的绣花过程图像，并对采集的图像进行预处理；
[0010]定位预处理后的图像中绣花区域，并实时捕捉绣花区域的连续图像序列；
[0011]将绣花区域图像进行降采样，并在不同分辨率下对绣花区域图像进行特征提取；
[0012]计算不同分辨率下的绣花区域图像与原始绣花图案的相似度；
[0013]构建识别模型，实时对绣花区域图像进行异常情况识别；
[0014]基于相似度计算结果和异常情况构建预测模型，实时对高速绣花机绣花过程进行预测；
[0015]根据预测结果对高速绣花机运行参数进行调整。
[0016]在上述任一方案中优选的是，所述实时采集高速绣花机的绣花过程图像，并对采集的图像进行预处理，包括以下步骤：
[0017]通过公式：Y＝0.299R+0.587G+0.114B，将采集的图像进行灰度化操作，在本式中，R,G,B为彩色图像中红、绿、蓝三个通道的值，Y为灰度图像中的亮度；
[0018]通过公式：对灰度化后的图像中的像素点进行直方图均衡化，在本式中，s
k
为均衡化后的像素值，T(r
k
)为像素值为r
k
的像素在均衡化后被映射
到的新像素值，p
r
(r
j
)为像素值为r
j
在原始图像中出现的概率，G为图像的灰度级数，L、R为像素值的最大和最小值，k为像素灰度级别的索引值。
[0019]在上述任一方案中优选的是，定位预处理后的图像中绣花区域，并实时捕捉绣花区域的连续图像序列，包括以下步骤：
[0020]通过Sobel算子的卷积模板：对预处理后的图像进行卷积，得到图像中每个像素点在x和y方向上的梯度；
[0021]通过公式：计算每个像素点的梯度幅值G和梯度方向θ，在本式中，G
x
和G
y
分别为图像在x和y方向上的梯度；
[0022]设置边缘阈值，将图像中所有梯度幅值大于边缘阈值的像素点按照梯度方向进行分组，并将梯度方向相近的像素点归类为同一组，将每组像素点进行连接操作，得到完整的绣花区域轮廓；
[0023]根据相邻帧之间绣花区域轮廓内的像素点位置的变化，计算出绣花区域轮廓内的每个像素点在图像平面上的运动速度和方向。
[0024]在上述任一方案中优选的是，所述根据相邻帧之间绣花区域轮廓内的像素点位置的变化，计算出绣花区域轮廓内的每个像素点在图像平面上的运动速度和方向，包括以下步骤：
[0025]对绣花区域轮廓内的相邻帧图像进行差分计算，得到灰度值在x和y方向上的梯度I
x
、I
y
及灰度值随时间t的导数I
t
；
[0026]通过公式：
[0027]计算像素点(x,y)在图像平面上的运动速度u和方向v，I为图像灰度值，在本式中，I
x
为图像在x方向上的梯度，I
y
为图像在y方向上的梯度，I
t
为图像在时间维度上的梯度，w(x,y)为一个权重系数。
[0028]在上述任一方案中优选的是，所述将绣花区域图像进行降采样，并在不同分辨率下对绣花区域图像进行特征提取，包括以下步骤：
[0029]通过公式：对绣花区域图像I0(x,y)进行高斯滤波，得到高斯模糊后的图像I1(x,y)，在本式中，I0(i,j)为绣花区域图像I0(x,y)在位置(i,j)的像素值，G(x
‑
i,y
‑
j)为高斯核在位置(x
‑
i,y
‑
j)处的值；
[0030]通过公式：I2(x,y)＝I1(2x,2y)，对高斯模糊后的图像I1(x,y)进行下采样，得到分辨率为I1(x,y)一半的图像I2(x,y)，在本式中，I2(x,y)为下采样后的图像在位置(x,y)处的像素值，I1(2x,2y)为I1(x,y)图像中位置(2x,2y)处的像素值；
[0031]通过公式：对I2(x,y)进行高斯滤波，得到高
斯模糊后的图像I3(x,y)；
[0032]重复进行得到不同分辨率下的图像I
n
(x,y)，其中n为金字塔的层数；
[0033]在每个金字塔层次上，计算图像在每个局部极值点的方向梯度直方图，并统计相邻像素的梯度方向和大小即与关键点方向之间的夹角，得到128维的特征向量。
[0034]在上述任一方案中优选的是，所述重复进行得到不同分辨率下的图像I
n
(x,y)，其中n为金字塔的层数，包括：
[0035]对第k层(k＝1,2,...,n)，计算对应的高斯模糊后的图像I
k
(x,y)和采样因子s
k
；
[0036]通过公式：计算第k层上一层的图像，在本式中，为向下取整操作，I
k
‑1(x,y)为上一层金字塔中的图像在位置(x,y)处的像素值，为当前层金字塔中位置处的像素值，G(x
‑
i,y
‑
j)为高斯核在位置(x
‑
i,y
‑
j)处的值，s
k
为当前层金字塔的采样因子，即每隔多少格外像素点采样一次。
[0037]在上述任一方案中优选的是，所述计算不同分辨率下的绣花区域图像与原始绣花图案的相似度，包括以下步骤：
[0038]对于每个尺度下的原始绣花图案和实时绣花区域图像，分别对每个像素点的灰度值进行平方差值，
[0039本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速绣花机远程绣花方法，其特征在于：包括以下步骤：获取绣花图案和定位信息，将绣花图案导入高速绣花机并根据定位信息对绣花图案进行定位；实时采集高速绣花机的绣花过程图像，并对采集的图像进行预处理；定位预处理后的图像中绣花区域，并实时捕捉绣花区域的连续图像序列；将绣花区域图像进行降采样，并在不同分辨率下对绣花区域图像进行特征提取；计算不同分辨率下的绣花区域图像与原始绣花图案的相似度；构建识别模型，实时对绣花区域图像进行异常情况识别；基于相似度计算结果和异常情况构建预测模型，实时对高速绣花机绣花过程进行预测；根据预测结果对高速绣花机运行参数进行调整。2.根据权利要求1所述的高速绣花机远程绣花方法，其特征在于：所述实时采集高速绣花机的绣花过程图像，并对采集的图像进行预处理，包括以下步骤：通过公式：Y＝0.299R+0.587G+0.114B，将采集的图像进行灰度化操作，在本式中，R,G,B为彩色图像中红、绿、蓝三个通道的值，Y为灰度图像中的亮度；通过公式：对灰度化后的图像中的像素点进行直方图均衡化，在本式中，s
k
为均衡化后的像素值，T(r
k
)为像素值为r
k
的像素在均衡化后被映射到的新像素值，p
r
(r
j
)为像素值为r
j
在原始图像中出现的概率，G为图像的灰度级数，L、R为像素值的最大和最小值，k为像素灰度级别的索引值。3.根据权利要求2所述的高速绣花机远程绣花方法，其特征在于：定位预处理后的图像中绣花区域，并实时捕捉绣花区域的连续图像序列，包括以下步骤：通过Sobel算子的卷积模板：对预处理后的图像进行卷积，得到图像中每个像素点在x和y方向上的梯度；通过公式：计算每个像素点的梯度幅值G和梯度方向θ，在本式中，G
x
和G
y
分别为图像在x和y方向上的梯度；设置边缘阈值，将图像中所有梯度幅值大于边缘阈值的像素点按照梯度方向进行分组，并将梯度方向相近的像素点归类为同一组，将每组像素点进行连接操作，得到完整的绣花区域轮廓；根据相邻帧之间绣花区域轮廓内的像素点位置的变化，计算出绣花区域轮廓内的每个像素点在图像平面上的运动速度和方向。4.根据权利要求3所述的高速绣花机远程绣花方法，其特征在于：所述根据相邻帧之间绣花区域轮廓内的像素点位置的变化，计算出绣花区域轮廓内的每个像素点在图像平面上的运动速度和方向，包括以下步骤：对绣花区域轮廓内的相邻帧图像进行差分计算，得到灰度值在x和y方向上的梯度I
x
、I
y
及灰度值随时间t的导数I
t
；通过公式：计算像素点(x,y)在图像平面上的运动速度u和方向v，I为图像灰度值，在本式中，I
x
为图像在x方向上的梯度，I
y
为图像在y方向上的梯度，I
t
为图像在时间维度上的梯度，w(x,y)为一个权重系数。5.根据权利要求4所述的高速绣花机远程绣花方法，其特征在于：所述将绣花区域图像进行降采样，并在不同分辨率下对绣花区域图像进行特征提取，包括以下步骤：通过公式：对绣花区域图像I0(x,y)进行高斯滤波，得到高斯模糊后的图像I1(x,y)，在本式中，I0(i,j)为绣花区域图像I0(x,y)在位置(i,j)的像素值，G(x
‑
i,y
‑
j)为高斯核在位置(x
‑
i,y
‑
j)处的值；通过公式：I2(x,y)＝I1(2x,2y)，对高斯模糊后的图像I1(x,y)进行下采样，得到分辨率为I1(x,y)一半的图像I2(x,y)，在本式中，I2(x,y)为下采样后的图像在位置(x,y)处的像素值，I1(2x,2y)为I1(x,y)图像中位置(2x,2y)处的像素值；通过公式：对I2(x,y)进行高斯滤波，得到高斯模糊后的图像I3(x,y)；重复进行得到不同分辨率下的图像I
n
(x,y)，其中n为金字塔的层数；在每个金字塔层次上，计算图像在每个局部极值点的方向梯度直方图，并统计相邻像素的梯度方向和大小即与关键点方向之间的夹角，得到128维的特征向量。6.根据权利要求5所述的高速绣花机远程绣花方法，其特征在于：所述重复进行得到不同分辨率下的图像I
n
(x,y)，其中n为金字塔的层数，包括：对第k层(k＝1,2,...,n)，计算对应的高斯模糊后的图像I
k
(x,y)和采样因子s
k
；通过公式：计算第k层上一层的图像，在本式中，为向下取整操作，I
k
‑1(x,y)为上一层金字塔中的图像在位置(x,y)处的像素值，为当前层金字塔中位置处的像素值，G(x
‑
i,y
‑
j)为高斯核在位置(x
‑
i,y
‑
j)处的值，s
k
为当前层金字塔的采样因子，即每隔多少格外像素点采样一次。7.根据权利要求6所述的高速绣花机远程绣花方法，其特征在于：所述计算不同分辨率下的绣花区域图像与原始绣花图案的相似度，包括以下步...

【专利技术属性】
技术研发人员：林金练，林春晓，林少鹏，纪金用，肖伟霖，
申请(专利权)人：福建永信数控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：