尚會超， 靳 瑋，2， 崔陸軍

(1. 中原工學(xué)院 機(jī)電學(xué)院， 河南 鄭州 450007； 2. 鄭州工商學(xué)院 機(jī)械與電信工程學(xué)院， 河南 鄭州 451400)

服裝生產(chǎn)的基本工藝流程包括布料進(jìn)廠檢驗(yàn)、打版、排料、剪裁、縫制、成衣檢驗(yàn)、包裝入庫等一系列工序[1]，與本文研究相關(guān)的工序主要是前4個。布料進(jìn)入工廠后首先要經(jīng)外觀質(zhì)量檢驗(yàn)，并在布料上疵點(diǎn)部位進(jìn)行分類標(biāo)識[2]。服裝打版就是將服裝設(shè)計圖做出樣板，即服裝樣片，這個工藝流程現(xiàn)在通常由服裝CAD軟件來完成，本文實(shí)驗(yàn)研究采用DOCAD度卡服裝自動打版排料軟件。自動排料[2]就是將服裝打版出來的樣片按照自動鋪布機(jī)上鋪好的布匹尺寸范圍進(jìn)行自動排布。最后再用手動裁剪或自動剪裁系統(tǒng)將面料裁剪成樣片成品。本文研究對象是在布料進(jìn)廠外觀質(zhì)量檢驗(yàn)后，并采用長方形、圓形、一字形等符號對疵點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)識后的牛仔布料。通過在自動鋪布機(jī)上安裝視覺檢測系統(tǒng)，在鋪布過程中對疵點(diǎn)標(biāo)識進(jìn)行二次識別和定位，確定疵點(diǎn)標(biāo)識在鋪展后每層布匹上的坐標(biāo)，再與自動打版排料軟件中樣片位置進(jìn)行匹配，從而確定疵點(diǎn)標(biāo)識所在樣片即含疵樣片的位置、形狀等信息，用于含疵樣片的自動重新排料、自動裁剪，可以改變傳統(tǒng)的裁剪之后手工驗(yàn)片、裁剪、替換含疵樣片的繁瑣過程，顯著提高服裝生產(chǎn)的自動化程度。

在疵點(diǎn)標(biāo)識的檢驗(yàn)過程中，疵點(diǎn)標(biāo)識的形狀、大小、位置是隨機(jī)的，而排料系統(tǒng)中的樣片排布位置是相對確定的，但二者都是確定的空間對象，因此，本文提出以確定空間對象的拓?fù)潢P(guān)系模型為基礎(chǔ)，建立疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的拓?fù)浣患Ｐ停⑴c自動排料、自動裁剪等工藝流程結(jié)合起來[3]，以期實(shí)現(xiàn)自動鋪布過程中疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的匹配定位與含疵樣片的提取更換。

1 拓?fù)潢P(guān)系的建立

服裝樣片種類有很多，以DOCAD服裝自動排料系統(tǒng)生成的樣片為例，可將樣片典型化為凹形區(qū)域、凸形區(qū)域，討論其與疵點(diǎn)標(biāo)識的拓?fù)潢P(guān)系。

研究中假設(shè)樣片是凹形、凸形區(qū)域，疵點(diǎn)標(biāo)識是簡單區(qū)域，基本定義有4種[4-5]。

定義1：假設(shè)平面區(qū)域A中的任意2點(diǎn)的連線上的任一點(diǎn)總在區(qū)域A中，那么稱A為凸形區(qū)域，如圖1(b)所示。定義2：假設(shè)平面區(qū)域B中的任意2點(diǎn)的連線上存在任一點(diǎn)不在區(qū)域B中，那么稱B為凹形區(qū)域，如圖1(a)所示。定義3：平面內(nèi)包圍區(qū)域的線稱為區(qū)域的邊界，如圖1所示凸形、凹形區(qū)域的邊界。定義4：凸形區(qū)域A以外的部分稱為A的余，凹形區(qū)域B以外的部分稱為B的余。

圖1 典型化樣片區(qū)域Fig.1 Typical sample region.

拓?fù)潢P(guān)系、順序關(guān)系、度量關(guān)系是拓?fù)鋵W(xué)中主要的3類空間關(guān)系。拓?fù)潢P(guān)系體現(xiàn)了空間對象的一種不依賴于幾何形變的內(nèi)在聯(lián)系[6]。無論空間對象多么復(fù)雜，都可以抽象為以下幾類：點(diǎn)對象、 線對象、 面對象。RCC模型、四交模型、九交模型[7]都是確定空間對象的拓?fù)潢P(guān)系模型的典型。本文所研究的疵點(diǎn)標(biāo)記和樣片都是確定的空間對象，因此，可以用確定空間對象的拓?fù)潢P(guān)系模型來研究二者之間的拓?fù)潢P(guān)系以及度量關(guān)系，如圖2所示。

圖2 含疵樣片與疵點(diǎn)標(biāo)識間的的拓?fù)潢P(guān)系以及度量關(guān)系Fig.2 Topological and metric relationship between defective sample and defect identification

2 交集矩陣模型的建立

2.1 塊狀疵點(diǎn)交集模型的建立

2.1.1凹形區(qū)域樣片與塊狀疵點(diǎn)交集模型建立

本文研究了一個凹形區(qū)域(樣片)和一個簡單區(qū)域(疵點(diǎn)標(biāo)記)的拓?fù)潢P(guān)系。設(shè)凹形區(qū)域?yàn)锽，簡單區(qū)域?yàn)锳，V(A)、V(B)表示A、B的內(nèi)部，S(A)、S(B)表示A、B的邊界，W(A)、W(B)表示A、B 的余，V(A)∩V(B)表示V(A)與V(B)的交集，因此V(A)、S(A)、W(A)分別與V(B)、S(B)、W(B)兩兩組合求交集形成了3×3=9種交集，可用3行3列的矩陣模型R(A,B)來方便描述，如式(1)所示，即構(gòu)成了拓?fù)潢P(guān)系描述的九交模型[8-9]，其中R(A,B)的9種交集元素分別用M1～M9來表示。由于每個交集元素M都可能存在空與非空2種情況，那么在理論上9個元素可產(chǎn)生29=512 種不同的空間關(guān)系。

(1)

通過推導(dǎo)，得出實(shí)際情況中判斷疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的關(guān)系，即疵點(diǎn)是否與樣片有交集，只需要判斷M1，M2，M4，M5是否為空即可。若都為空，說明該樣片不是含疵樣片，若任意一個非空，則說明該樣片是含疵樣片需要提取，因此上述九交矩陣模型R(A,B)可簡化為四交矩陣模型Q(A,B)，如式(2)所示。

Q(A,B)=

(2)

雖然每種拓?fù)潢P(guān)系對應(yīng)唯一的交集模型矩陣，但是每個交集模型矩陣可能對應(yīng)多種不同的實(shí)際相交情況。根據(jù)實(shí)際情況排除一些不具實(shí)際意義的情況，將常見塊狀疵點(diǎn)標(biāo)識與凹形樣片的關(guān)系

圖3 凹形樣片與塊狀疵點(diǎn)標(biāo)識的交集矩陣模型Fig.3 Intersection matrix model of concave sample and massive defects. (a)A disjoint B; (b)A intersects B; (c)A contacts B; (d)A contains B; (e)A covers B; (f)B contains A; (g)B covers A

2.1.2凸形區(qū)域樣片與塊狀疵點(diǎn)交集模型建立

圖4 凸形樣片與塊狀疵點(diǎn)標(biāo)識的交集矩陣模型Fig.4 Intersection matrix model of convex sample and massive defects. (a)A disjoints B; (b)A intersects B; (c)A contacts B; (d)A contains B; (e)A covers B; (f)B contains A; (g)B covers A; (h)A coincides B

2.1.3凸形區(qū)域樣片與帶狀疵點(diǎn)交集模型建立

圖5 凸形樣片與帶狀疵點(diǎn)標(biāo)識的交集矩陣模型Fig.5 Intersection matrix model of convex sample and banded defects.

2.2 線型疵點(diǎn)交集模型的建立

線目標(biāo)的疵點(diǎn)是1條明確的線, 可以看作是1個狹長的帶狀區(qū)域壓縮至1條線段，下面討論疵點(diǎn)是線狀目標(biāo)時的交集模型建立，設(shè)1個區(qū)域B(樣片)和1個線狀目標(biāo)A(疵點(diǎn))，V(B)表示B內(nèi)部，S(A)、S(B)表示A、B邊界，在此由于A是線狀目標(biāo)，所以S(A)既是A的邊界同時也是A的內(nèi)部，W(A)、W(B)表示A、B的余，那么S(A)、W(A)分別與V(B)、W(B)、S(B)相互組合求交可形成3×2=6種交集，6種交集元素分別用M1～M6來表示，構(gòu)成了式(3)所示的六交矩陣模型P(A,B)。

這里的六交模型在實(shí)際的二維拓?fù)淇臻g中存在需滿足一定的條件，且疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片形成的六交模型關(guān)系在實(shí)際中存在還需更多限制條件，根據(jù)這些條件[10]，推導(dǎo)出樣片與疵點(diǎn)標(biāo)識的關(guān)系主要與M1、M2、M3有關(guān)，即決定含疵樣片與線狀疵點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系的矩陣實(shí)質(zhì)是1個如式(4)所示的列矩陣形式的三交矩陣模型W(A,B)。

(3)

(4)

圖6 凸形樣片與線狀疵點(diǎn)標(biāo)識的交集矩陣模型Fig.6 Intersection matrix model of convex sample and line defects.

3 基于交集矩陣的含疵樣片提取算法

將上述建立的被測物體疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的交集矩陣模型應(yīng)用于含疵樣片的提取算法流程如圖7所示。在此將自動鋪布機(jī)坐標(biāo)、排料軟件DOCAD坐標(biāo)、自動裁床坐標(biāo)設(shè)置統(tǒng)一，通過視覺檢測系統(tǒng)采集到自動鋪布機(jī)上的布匹圖像，采用HALCON軟件對圖像進(jìn)行濾波、邊緣提取、區(qū)域分割等處理，提取出疵點(diǎn)標(biāo)識的幾何、形狀、坐標(biāo)信息等參數(shù)也就是疵點(diǎn)標(biāo)識參數(shù)。導(dǎo)出DOCAD打版與排料軟件中樣片排布圖的數(shù)據(jù)，采用C++語言編程實(shí)現(xiàn)樣片邊界、中心坐標(biāo)的提取算法[11-12]得到樣片信息參數(shù)。根據(jù)上述所建立的疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的拓?fù)潢P(guān)系交集模型，對疵點(diǎn)標(biāo)識參數(shù)、樣片邊界和坐標(biāo)信息進(jìn)行匹配，確定出每個疵點(diǎn)標(biāo)識所對應(yīng)的含疵樣片，將其樣片編號和排布圖數(shù)據(jù)信息輸出，方便對這些樣片再統(tǒng)一排料、裁剪，用來替換原來的含疵樣片。

圖7 含疵樣片提取算法流程圖Fig.7 Flow chart of extraction algorithm of sample with defects

4 實(shí)驗(yàn)及分析

DOCAD每張排料圖在實(shí)際中會對應(yīng)30層左右的布匹進(jìn)行生產(chǎn)。為了驗(yàn)證本文算法的有效性，以1層含疵牛仔布匹為例，對提出的疵點(diǎn)標(biāo)識與含疵樣片的拓?fù)潢P(guān)系定位匹配方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。含疵牛仔布匹的幅寬為1.52 m，鋪布機(jī)上鋪布長度為8 m，以采集的含疵布匹圖像作為實(shí)驗(yàn)對象，根據(jù)圖像處理提取出疵點(diǎn)標(biāo)識的幾何、形狀、坐標(biāo)信息等參數(shù)信息如表1 所示，包含了6 個疵點(diǎn)標(biāo)識：塊狀(3個圓形)、帶狀(1個狹長帶狀、2個線狀)疵點(diǎn)標(biāo)識。

根據(jù)DOCAD女款牛仔夾克打版的排布信息，選擇DOCAD自動排料，DOCAD系統(tǒng)會自動生成最合理的樣片排布方案，生成的女款牛仔夾克的排料圖(局部)如圖8所示。

樣片上S、M、L標(biāo)記分別表示服裝的小碼、中碼、大碼。DOCAD系統(tǒng)根據(jù)排料圖自動生成樣片信息，根據(jù)文獻(xiàn)[1]中DXF與BMP文件轉(zhuǎn)換算法， 可將排料圖輸出的DXF文件轉(zhuǎn)換成BMP位圖形式，對位圖形式的排料圖采用模板匹配法確定每個樣片的類型和邊界范圍，結(jié)合疵點(diǎn)標(biāo)識信息，利用上述建立的疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的交集矩陣模型對含疵樣片進(jìn)行自動定位，準(zhǔn)確找到了6個含疵樣片的位置和編號。含疵樣片對應(yīng)的樣片圖像如圖9所示。

表1 疵點(diǎn)標(biāo)識信息Tab.1 Defects mark information

圖8 DOCAD中的女款牛仔夾克的排料圖(局部)Fig.8 Layout diagram of female denim jacket in DOCAD (partial)

圖9 相應(yīng)編號的含疵樣片圖Fig.9 defect patterns with corresponding numbes

根據(jù)含疵樣片所對應(yīng)的DOCAD排料圖輸出的樣片信息(碼數(shù)、種類等)，與樣片庫中標(biāo)準(zhǔn)樣片進(jìn)行比對，重新排料并在自動裁床上裁出新的合格樣片進(jìn)行更替。

通過上述實(shí)驗(yàn)，可確定所建立的疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的交集矩陣模型能夠根據(jù)疵點(diǎn)標(biāo)識坐標(biāo)信息和樣片排料信息實(shí)現(xiàn)含疵樣片的準(zhǔn)確提取。經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，表明含疵樣片的定位與準(zhǔn)確提取率達(dá)到95%以上，發(fā)生提取失誤的情況主要發(fā)生在對跨多樣片的長線型疵點(diǎn)標(biāo)識匹配上。

5 結(jié) 論

本文針對織物疵點(diǎn)直接自動檢測與提取難度大、準(zhǔn)確率低的問題，結(jié)合服裝生產(chǎn)具體環(huán)節(jié)應(yīng)用特點(diǎn)，在服裝布料的鋪布環(huán)節(jié)中提出了對疵點(diǎn)標(biāo)識進(jìn)行二次識別，尋找疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片之間的拓?fù)潢P(guān)系，實(shí)現(xiàn)含疵樣片提取的方法。疵點(diǎn)的分類標(biāo)識有效降低了二次識別的難度，對于常見疵點(diǎn)標(biāo)識可以做到全部正確檢出。通過對不同特征的疵點(diǎn)標(biāo)識進(jìn)行歸類比較，建立起疵點(diǎn)標(biāo)識與樣片的交集矩陣模型，對織物疵點(diǎn)標(biāo)識圖像處理結(jié)果、樣片特征數(shù)據(jù)提取結(jié)果建立匹配算法，實(shí)現(xiàn)了含疵樣片的定位與提取，含疵樣片的定位與準(zhǔn)確提取率達(dá)到95%以上，其中對跨多樣片的長線型標(biāo)識的匹配算法需進(jìn)一步研究。本文研究與服裝設(shè)計、加工過程緊密結(jié)合，可有效銜接設(shè)計、排料、裁剪工藝環(huán)節(jié)，減少人工樣片檢驗(yàn)環(huán)節(jié)，在牛仔布、針織品、麻布品等各種單色織物的服裝加工過程中具有廣泛的應(yīng)用前景。