【摘 要】
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作为一个纺织服装生产、出口、消费大国,中国纺织产业对质量检测提出了更高的要求,而传统的织物结构与外观分析测试方法难以满足现代纺织行业标准和需求,因此,亟需构建一套客观、精确、高效的织物结构以及外观分析系统,提升相关行业检测的效率和准确性。织物结构和外观的智能化分析,不仅是检测领域的难点,也是纺织工业智能化、数字化发展的研究热点。现有研究提出的客观分析方法大多是基于织物二维图像的,受织物纹理和颜色影
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作为一个纺织服装生产、出口、消费大国,中国纺织产业对质量检测提出了更高的要求,而传统的织物结构与外观分析测试方法难以满足现代纺织行业标准和需求,因此,亟需构建一套客观、精确、高效的织物结构以及外观分析系统,提升相关行业检测的效率和准确性。织物结构和外观的智能化分析,不仅是检测领域的难点,也是纺织工业智能化、数字化发展的研究热点。现有研究提出的客观分析方法大多是基于织物二维图像的,受织物纹理和颜色影响,存在较大的局限性。为此,本文提出了一种基于多目立体视觉的织物结构与外观分析方法,其主要研究内容和创新点如下:（1）根据织物外观和结构分析过程中样本的尺寸大小和采集特性分别设计并搭建了织物图像采集系统,系统由硬件支撑模块、运动控制模块、纹理投影模块以及图像采集模块构成,能够实现不同视角下织物图像的自动化采集。（2）利用多目立体视觉算法重建织物表面三维形态。将采集到的图像序列经过背景去除等预处理后,作为SFM算法的输入,得到织物表面的稀疏点云和相机的位姿参数,然后在稀疏点云的基础上进行扩充、优化和过滤,得到织物表面稠密点云。相比于双目立体视觉、光度立体视觉等三维重建算法,该算法的重建精度更高,点云完整性更好且适用范围更广泛。（3）为了便于折皱特征提取和组织点定位分割,提出一种点云映射算法,将密集点云经过旋转平移,映射到二维平面,生成深度图,像素灰度值表示点的高度信息。（4）对于织物折皱等级评定,使用灰度共生矩阵、词袋模型等算法从深度图上提取特征对外观平整度进行表征,使用支持向量机等机器学习模型实现折皱等级的客观评定。对于织物组织结构识别,在深度图上进行组织点的定位和分割,再与二维彩色图像结合对组织点进行特征提取和聚类划分,实现组织点属性识别。本论文将计算机视觉等人工智能算法应用到纺织品检测领域,从三维角度提取到有效表征织物结构和外观的特征参数,有效的滤除了织物颜色以及纹理对视觉评判的干扰,为织物组织结构识别和外观性能评估提供了有效的解决方案。
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