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基于立体视觉的线迹质量自动检测方法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东理工大学建筑工程学院,淄博255049
  • 相关基金:国家自然科学基金(41171357);四川省地理国情监测工程技术研究中心资助项目(GC201512);山东理工大学青年教师发展支持计划经费资助项目(4072.114016);山东理工大学博士科研基金(4041-413042,4041-413050).
中文摘要:

针对目前各种缝纫线迹质量检测全部依赖人工目视检测和逐针检查,导致工作量巨大,且容易由于视觉的疲劳造成漏检或误检的问题,以降落伞缝纫线迹为例,提出一种基于立体视觉的线迹质量自动检测方法.首先对立体摄像机进行标定,获取立体摄像机的内参数和相对位置姿态;然后对立体影像进行图像分类、线迹目标稳健提取、同名特征匹配等一系列处理:最后结合立体摄像机标定结果计算缝纫线迹上针脚点的三维空间坐标,实现缝纫线迹属性参数的计算和质量评定.利用多组降落伞缝纫线迹数据进行实验的结果表明,采用文中方法检测的线迹密度误差在±0.2针以内,均匀度基本相同,完全能够满足缝纫线迹检测精度要求,从而验证了该方法的可行性和有效性.

英文摘要:

At present, quality inspection of all kinds of sewing stitches relies on manual visual inspection needle by needle. This method may lead to undetection or false detection easily due to the visual fatigue, and which workload is very huge. A quality auto-inspection method of parachute sewing stitch based on stereo vision is proposed in this paper. First, calibrate the stereo cameras to obtain intrinsic parameters and the relative position and posture of stereo cameras. Then, series algorithms of stereo images processing were implemented including image classification, target extracting and feature matching. Finally, combining cali- bration result of stereo cameras, three-dimensional coordinates of sewing stitch were calculated to obtain the attribute parameters and assess the quality of parachute sewing stitch. Experiment results of multiple groups of parachute sewing stitch data show that the stitch density error is within ± 0.2 pin and the degree of uniformity is almost equal compared with manual detection results. This can fully meet the accuracy requirement of sewing stitch detection, and demonstrate the feasibility and effectiveness of this method.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752