基于视觉的织物疵点三维检测和三维识别原理研究

纺织品表观质量检测对于提高纺织企业成品质量、信誉和经济效益有重要作用。传统的人工检验方法效率低，易疲劳，容易出现漏检现象。已有的二维图像处理方法，难以解决布面褶皱、飞絮、背景光和环境光干扰等非疵点情况带来的干扰。本研究提出的BCCSL（Binocular Camera Color Structure Light）方法，通过双目摄像采集设备和彩色结构光投射装置，实时采集织物图像的三维骨架信息；本研究提出的SFTS（Shape From Two Shading）方法，获得结构光条之外的织物细节三维坐标信息；本研究提出的三维疵点识别方法，可有效排除褶皱、飞絮等干扰信息，并根据疵点的三维结构特征对疵点进行识别分类，总结各环节可能出现的问题，实现质量回溯。所提出的BCCSL方法、SFTS方法，丰富了三维视觉测量和模式识别理论，可广泛应用于纺织、印刷电路板、塑料、纸张、皮革等表面质量的检测和识别研究。

本研究完成了彩色结构光源投射算法及双目视觉标定算法；完成了本项目所提出的BCCSL及SFTS算法的理论推导，以获得织物表面“骨架”及“细节”坐标；完成织物疵点三维识别方法，并进行了相关的实验验证。本研究提出的三维疵点识别方法，可有效排除褶皱、飞絮、背景光等干扰信息，并根据疵点的三维结构特征对疵点进行识别分类，总结各环节可能出现的问题，实现质量回溯。所提出的BCCSL 方法、SFTS 方法，丰富了三维视觉测量和模式识别理论，可广泛应用于纺织、印刷电路板、塑料、纸张、皮革等表面质量的检测和识别研究。.在本研究的支持下，项目负责人获得了天津市科技进步三等奖2项（全部排名第一），获奖项目所研发的设备可以满足外形尺寸检测、逆向工程设计等方面的需求，摆脱了国外设备在中国的垄断地位。该项目成果已经在国内多家摩托车、游艇等生产企业广泛应用，并已出口到日本等发达国家，取得了良好的社会和经济效益。项目负责人以第一发明人获得授权发明专利4项，与本项目相关的授权软件著作权3项。以第一作者发表论文13篇，其中SCI、EI收录10篇。