[发明专利]应用于织物疵点在线检测的RGBPSP彩色三维重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于织物疵点在线检测的彩色三维重建方法，更具体的说，本发明涉及一种能够用于织物生产线的彩色三维疵点检测的快速三维重建方法。

背景技术

纺织工业是我国国民经济传统支柱产业和重要的民生产业，也是国际竞争优势明显的产业，在繁荣市场、扩大出口、吸纳就业、增加农民收入、促进城镇化发展等方面发挥着重要作用。加快振兴纺织工业，必须以自主创新、技术改造、淘汰落后、优化布局为重点，推进结构调整和产业升级，推进我国纺织工业由大到强的转变。

中国目前是纺织品服装出口大国，但是我们从纺织服装加工中心变成一个纺织服装的利润中心需要走的路还相当遥远。自从我国加入WTO以来，纺织品出口一直以低价位、低利润与国外产品竞争，占领的大多数为中低端市场，而对质量要求严格的高端市场难以进入。因此，通过提高检验的技术与装配来提升我国纺织品质量已经成为迫在眉睫的问题。

织物疵点的自动检测和识别是20世纪90年代以来的一个研究热点。目前，国际上形成商品的自动检测系统为数不多，比较有影响的是：瑞士Uster公司的Fabriscan系统、比利时BracoVision公司的Cyclops系统和以色列EVS公司的I2TEX系统，这些系统价格非常昂贵，国内纺织企业主要还是靠人工离线检测。人工检验效率低，易疲劳，而且容易出现漏检现象。因此，必须开发结构灵活，算法稳定，适应性强的低成本在线疵点检测系统。李立轻等将自适应正交小波变换应用于织物疵点检测；宋寅卯等研究了基于最优PCNN模型的织物疵点自动检测；王三武等研究了基于BP神经网络的织物疵点检测方法；卿湘运等提出了基于局部熵的织物疵点检测与识别方法；高晓丁等研究了基于支撑矢量机的织物疵点识别算法；邢亚敬等研究了基于优化Gabor滤波器的织物疵点检测方法。上述方法为计算机视觉在织物检测方面的应用奠定了基础，但是由于上述检测均是基于二维图像处理，尚存在如下问题：

(1)难以解决“布面皱痕”带来的图像干扰。走布(卷布)辊为主动传动，放布为被动，在检测区的布面虽有一定张力，但在卷布过程中，张力有波动，张力过大或过小都会使检测区的布面产生凸凹皱痕，此皱痕在二维图像成像为阴影，容易被误认为疵点。

(2)难以解决“环境光背景光变化”带来的图像干扰。当灯箱环境光或者背景光发生变化时，或者背景光因老化等原因出现光线不匀现象时，均会导致二维图像出现灰度变化，该灰度变化很难与疵点信息带来的灰度变化区别开。

(3)难以解决“飞絮”带来的图像干扰。若织物表面存在飞絮，容易将飞絮产生的阴影误认为是疵点。

(4)目前织物疵点只能应用于素色织物疵点的检测，对于复杂背景彩色织物的检测还有待进一步研究。

本发明设计的快速彩色三维重建方法，正是为了解决上述问题而提出来的。三维重建方法一直是国内外研究的热点，1982年Marr的视觉计算理论，提出从图像恢复物体的三维形状，推动了基于图像技术的三维形貌测量技术的研究。20世纪90年代后，随着图像处理理论，模式识别理论，视觉标定理论，外极约束理论，二维和三维拼接理论等相关理论的发展，三维视觉测量技术在不同领域转化成工业产品，并具有检测速度快，非接触，精度高等优势。如德国GOM公司的ATOS三维光学扫描仪，德国Ettemeyer 3D公司的G-Scan系列，美国法如(FARO)科技的便携式激光扫描仪等。通过三维扫描仪测量所得到的三维形貌数据，可直接用于视觉检测和逆向工程等领域，在汽车、摩托车、模具、人体和服装、鞋帽、雕刻等领域，具有深远的意义。但是已有的三维重建方法一般需要向被测物体投射一系列的光信息，要求在光投射过程中被测物体处于静止状态，显然无法满足织物在线疵点检测的需求，因此已有的三维重建方法很难应用到在线视觉检测领域。

本发明提出了RGBPSP(Red Green Blue Phase Shift Profilometry)彩色三维重建方法，可以应用于织物疵点彩色在线检测领域，同时也可以满足在线彩色三维视觉测量的需要。所述的彩色三维重建方法采用一个彩色摄像机和一个彩色光源投射装置，所述的彩色光源投射装置不需要向被测物体投射一系列的光信息，而是一直向被测织物投射固定不变的光信息；所述的一个彩色摄像机与所述的光源投射装置放置在不同的角度，通过标定后，可以获得织物所在视场内的全部彩色三维数据。因此，本发明可以实时获得织物表面的三维数据信息，具有三维重建快速准确的特点，并且可以获得织物表面的三维颜色信息。颜色信息与三维结构信息的分开，可以更加方便的进行织物各种形式的疵点检测。