随着经济的飞速发展以及人民生活水平的提高,手工织物如地毯、刺绣等已经被广泛使用于家庭、酒店、展览厅以及公司等地方,拥有很大的需求量和广阔的市场前景。手工地毯主要是通过图案设计、配色、染纱、印布、手工编织、平毯、洗毯、投剪等工序加工而成的。它的大部分工序完全靠手工操作,劳动强度高,工作效率低,影响了企业经济效益。为了提高工作效率、地毯品质以及色纱用量精准控制,越来越多的企业开始研究使用枪刺植绒机器人来代替手工作业,而如何根据客户图案自动提取和优化机器人植绒轨迹是实现手工地毯智能织造的关键技术。针对以上问题,本论文开展了基于图像识别的织物枪刺植绒轨迹规划系统研究。论文的主要研究工作和成果概括如下:(1)提出了基于图像识别的织物枪刺植绒轨迹规划系统的总体方案,该系统主要包括彩色图像的颜色聚类模块以及基于聚类图像的植绒轨迹规划模块,给出了系统的整体流程图。(2)针对彩色图像颜色的聚类问题,在分析基于调色板和基于色差最小准则的量化算法基础上,提出了一种自适应K均值聚类算法,利用HSI颜色空间非常符合人类视觉感知的特点对欧式距离进行改进,解决了聚类数目需要根据先验知识提前给定的难题,同时提高了颜色聚类的准确度。(3)为了提取聚类图像的植绒轨迹,分析了各种边缘检测和轮廓跟踪算法原理,利用Canny算子和基于链码的轮廓跟踪算法生成了色块图像的封闭勾边路径。在分析了基于行扫描的色块迂回填充算法性能的基础上,开发了一种基于启发式搜索的封闭路径螺旋填充算法,使植绒枪头的运动控制更加柔顺,减少了机械冲击和零部件磨损,显著提高了植绒织物品质。(4)以企业的实际订单为案例,对开发的颜色聚类、植绒轨迹提取、数控加工代码生成等方面进行了验证。与传统的手工制作模式相比,使用基于图像识别的枪刺轨迹来控制植绒机器人,可实现更加均匀的针距和针迹,毯面质量和生产效率明显提高。