斜交平面镜成像的纱线三维重建算法研究

The quality evaluation of yarn appearance is a research on three-dimensional (3D) measurement. Due to the lack of the 3D characterization for yarn appearance, the current method could not realize accurate assessment. Especially, the existing inspection methods for yarn hairiness contain measuring blind zone. The project combines machine vision technology and the theory of mirrored images. It researches the use of 3D reconstruction technology based on digital image in yarn appearance inspection, and develops the 3D measurement system for yarn appearance. This will lay the foundation for the quality evaluation of yarn appearance. First, the imaging principle of mirrored images is studied. Multi views of an object are acquired in a single snapshot by a camera. Then, the 3D reconstruction algorithm using mirrored images is researched by image processing and 3D reconstruction technologies to improve the efficiency and accuracy of the monocular vision method. Finally, the 3D model of yarn is reconstructed based on the theoretical research. The 3D evaluation parameters of yarn appearance is extracted from the model, and compared with the existing method to verify the accuracy of the model. This research will serve as the theoretical basis to guide the development and construction of intelligent measuring system for yarn appearance. It has an important reference for reducing hairiness during the spinning process. Meanwhile, it will bring innovative breakthrough for the yarn detection and analysis technology of our country. Moreover, the study has a positive impact on Chinese textile import and export trade.

纱线外观质量评定是三维测量问题，由于缺乏纱线外观三维表征方法，目前的方法无法实现准确评价，尤其现有纱线毛羽检测手段存在测量盲区。本项目结合机器视觉技术与平面镜成像原理，研究基于图像的三维重建技术在纱线外观检测中的应用，开发纱线外观三维检测系统，为纱线外观质量评价奠定基础。首先对物体在斜交平面镜中的成像原理进行研究，使用单台摄像机获取物体多个视角影像的单帧图像；然后采用图像处理和三维重建技术，研究基于斜交平面镜成像的三维重建算法，以提高单目视觉三维重建的准确性和效率；最后利用理论研究成果重建纱线三维模型，从模型中提取纱线外观的三维评价指标，并与现有的评价方法比较，验证纱线模型的准确性。项目研究将作为理论基础指导纱线外观智能检测系统的开发与构建，对纺纱过程中寻求减少毛羽的措施有重要借鉴作用，同时为我国纺织品检验领域的纱线检测与分析技术带来创新性突破，对我国纺织品进出口贸易产生积极影响。

纱线外观质量评定是三维测量问题，由于缺乏纱线外观三维表征方法，目前的方法无法实现准确评价，尤其现有纱线毛羽检测手段存在测量盲区。本项目结合机器视觉技术与平面镜成像原理，研究基于图像的三维重建技术在纱线外观检测中的应用，开发纱线外观三维检测系统，为纱线外观质量评价奠定基础。首先研究基于斜交平面镜在单台相机中的成像机理，解析物点和像点的数学关系，提高单目视觉方法特征提取的有效性；然后采用图像处理和三维重建技术，研究基于斜交平面镜成像的三维重建算法，以提高单目视觉三维重建的准确性；最后利用理论研究成果重建纱线三维模型，从模型中提取纱线外观的三维评价指标，并与现有的评价方法比较，验证纱线模型的准确性。项目研究提出了基于xoy平面和xoz平面的成像系统校准方法，明确各视角纱线影像间的几何关系，提高了纱线三维建模的精度和效率；探明了各视角纱线影像间的空间位置关系，通过计算每一像素纵坐标下的各视角纱线影像需移动的角度，再将各视图中的纱线影像按光路投射，实现了纱线三维模型的合成；完成了对不同纺纱方式制成纱线的条干均匀度及毛羽指数的三维测量，在毛羽表征上引入了毛羽三维指标，本项目方法与显微镜法测量结果对比毛羽长度标准偏差为0.1mm，相关系数达0.998，与Uster 5全自动条干仪测试结果对比条干均匀度呈正相关，毛羽指数相关系数为0.992，与Zweigle HL400纱线毛羽测试仪测试结果对比本项目方法可检测到更多毛羽根数，尤其是3mm以上的毛羽。证明了本项目方法提高了纱线外观测量的精度，补充了二维测量时纱线外观的缺失部分，并能直观观察纱线情况，对纺纱过程中如何提高纱线质量以及明确条干不匀和纱线毛羽对纺织品加工的影响有重要借鉴作用。项目研究将作为理论基础指导纱线外观智能检测系统的开发与构建，对纺纱过程中寻求减少毛羽的措施有重要借鉴作用，同时为我国纺织品检验领域的纱线检测与分析技术带来创新性突破，对我国纺织品进出口贸易产生积极影响。