基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统

摘要：

在服装尺寸在线测量过程中,针对传统人工测量所带来的误差率高、成本高、效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统.服装尺寸在线测量系统从硬件和软件2个方面进行设计.系统硬件部分主要功能是通过CCD相机实现服装图像的采集;系统的软件部分是整个系统的核心,通过角点检测算法对特征点进行提取和定位,针对Forstner算法需要对图像中的每一个像素点进行扫描,从而导致检测速度比较慢的问题,采用SIFT算法先对图像进行快速的筛选,去除一些无关的点,然后运用Forstner算法在初选点集中进行角点提取.通过对提取出的关键角点进行坐标定位分析和比例尺寸测量,得到所测服装的真实值,并且运用友好的人机界面显示出尺寸测量的结果.所设计的系统用于对512 ×512的256级灰度图像进行检测,尺寸测量的标准误差均小于0.25 mm,重复性精度接近5 mm.实验误差和尺寸测量精度能够达到服装尺寸测量的标准.

关键词：尺寸测量、图像处理、角点检测、SIFT算法、Forstner算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61301276;西安工程大学学科建设经费资助107090811

在线出版日期：2017-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：42-47