基于轮廓曲率特征点的服装款式识别方法

根据服装轮廓曲线的几何特征取决于少数曲率极值点的特点,探索了一种新颖的服装款式识别方法,即提取服装轮廓曲线的曲率极值点集作为表达服装款式的特征向量,并以适当的分类方法进行分类。在分类方法上,比较了两种典型的方案:基于Hausdorff距离的模板匹配法和基于支持向量机的分类方法。试验结果表明,支持向量机分类法的识别率能够达到86%以上,略优于Hausdorff距离的模板匹配法,但其识别速度远胜于Hausdorff距离的模板匹配法。因此,选择支持向量机作为新型识别方法中的分类方法。     

基于机器视觉的坯布疵点实时自动检测平台

为了克服人工检测坯布疵点过程中存在的低效率、高误检率、高漏检率等问题,设计并实现了一款能兼顾实时性和准确性要求的坯布自动检测平台.该平台包括织物传动系统、光源和成像系统、图像采集与处理系统、人机交互系统4个组成部分.在详细阐述了图像采集与处理系统的设计之后,结合AR谱算法对坯布自动检测平台进行了相关调试和试验验证,结果表明该平台已实现了预期的研发要求.     

基于图像处理的褶皱衣片局部面积的测量校正方法

在服装防水检测系统的开发过程中,可以通过获取吸湿性内衣表面吸收水的面积来评价服装的防水性能.然而在实际采集吸湿衣片湿润区域图像的过程中,衣片表面本身存在的褶皱将导致采集的图像发生几何变形,从而影响测量结果.为此,提出了一种基于三角形面积分割的面积测量校正方法,该方法将透水区域分割成若干个独立的小区域,再对每个独立的水渍区域进行面积测量,最后汇总获得总透水面积.试验结果表明,采用该方法相比于未校正算法,能有效地将测量面积相对误差从10%左右减少到7%左右.