测量地毯纹理的方法和系统与流程

测量地毯纹理的方法和系统
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求于2019年5月21日提交的美国临时申请号62/850,898的优先权，该美国临时申请的全部内容通过引用并入本文中。


背景技术：

3.人工检测员通常执行目视检测以保证工业产品的质量。人工检测的缺点是：(1)速度慢、(2)成本高、(3)无法进行实时检测以及(4)检测缺陷范围有限。目前，检测员会将正在检测的当前纺织物与标准纺织物进行比较，并通过在某些光照条件下从不同角度观察纺织物来确定纹理是否相同。多名检测员参与跨多个班次和多个设施的纺织物的审批。
4.此外，人工视觉感知本质上是主观的。不同的检测员经常对相同样本得出不同的结论。因此，通过不同的人工检测员手动检测，产品一致性可能很难实现。为解决这些问题而开发的现有计算机视觉技术无法解决纺织物制造中可能出现的各种潜在缺陷。


技术实现要素：

5.应当理解，以下一般描述和以下详细描述均仅是示例性和说明性的，而不是限制性的。
6.描述了方法和系统，其包括获得纺织物的至少一部分的图像，将图像与参考纺织物的参考图像进行比较，根据比较确定指示纺织物和参考纺织物之间高度变化的一个或多个区域，以及基于指示高度变化的一个或多个区域执行动作。
7.附加的优点将部分地在随后的描述中阐述或者可以通过实践得知。将通过在所附权利要求中特别指出的要素和组合来实现和获得这些优点。
附图说明
8.结合在本说明书中并构成本说明书的一部分的附图示出了实施例，并与描述一起用于解释方法和系统的原理。本专利或申请文件包含至少一幅彩色制图。带有彩色附图的本专利或专利申请出版物的副本将在请求和支付必要费用后由专利局提供。
9.图1是示例性系统；
10.图2是示例性决策引擎；
11.图3a是物体的一部分的示例性图像；
12.图3b是物体的一部分的示例性图像；
13.图3c是物体的一部分的示例性图像；
14.图3d是物体的一部分的示例性图像；
15.图4是具有多个矩阵帧的物体的一部分的示例性图像；
16.图5是示例性界面；
17.图6是示例性界面；
18.图7是物体的一部分的示例性图像；
19.图8是具有多个矩阵帧的物体的一部分的示例性图像；
20.图9a是物体的一部分的示例性图像；
21.图9b是物体的一部分的示例性图像；
22.图10是说明示例性方法的流程图；以及
23.图11是示例性操作环境。
具体实施方式
24.在公开和描述本方法和系统之前，应当理解，这些方法和系统不限于特定方法、特定组件或特定实施方式。还应理解，本文中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不旨在进行限制。
25.如在说明书和所附权利要求中所使用的，除非上下文另有明确规定，否则单数形式“一”、“一个”和“所述”包括复数所指物体。范围在本文中可以表示为从“大约”一个特定值和/或到“大约”另一个特定值。当表达此类范围时，另一个实施例包括从一个特定值和/或到另一个特定值。类似地，当值通过使用先行词“约”被表达为近似值时，应当理解特定值形成另一个实施例。将进一步理解的是，每个范围的端点无论是相对于另一个端点还是独立于另一个端点都是重要的。
[0026]“可选的”或“可选地”是指随后描述的事件或情况可能发生也可能不发生，该描述包括所述事件或情况发生的情况和不发生的情况。
[0027]
在本说明书的整个描述和权利要求中，词语“包括”和词语的变体，例如“包含”和“含有”，意思是“包括但不限于”，并且不旨在例如排除其他组件、整数或步骤。“示例性”的意思是“示例”并且不旨在传达优选或最佳实施例的指示。“诸如”不是用于限制性意义，而是用于解释目的。
[0028]
公开了可用于执行所公开的方法和系统的组件。这些和其他组件在本文中公开，并且应当理解，当这些组件的组合、子集、交互、组等被公开时，虽然可能没有明确公开每个不同个体和集体组合的具体参考以及这些组合的排列，但对于所有方法和系统，每一个都在本文中被具体考虑和描述。这适用于本技术的所有方面，包括但不限于所公开方法中的步骤。因此，如果存在可以执行的多个附加步骤，应理解这些附加步骤中的每一个都可以用所公开方法的任何特定实施例或实施例的组合来执行。
[0029]
通过参考优选实施例的以下详细描述和其中包括的示例以及附图及其之前和之后的描述，可以更容易地理解本方法和系统。
[0030]
如本领域技术人员将理解的，方法和系统可以采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。此外，该方法和系统可以采用计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质具有包含在该存储介质中的计算机可读程序指令(例如，计算机软件)。更具体地，本方法和系统可以采用网络实现的计算机软件的形式。可以使用任何合适的计算机可读存储介质，包括硬盘、cd-rom、光存储设备或磁存储设备。
[0031]
下面参考方法、系统、装置和计算机程序产品的框图和流程图说明方法和系统的实施例。可以理解的是，框图和流程图中的每个框以及框图和流程图中的框的组合可以分别由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以加载到通用计算机、专用计算机或
其他可编程数据处理装置上以生产机器，从而使在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令创建实现一个或多个流程框中指定功能的方法。
[0032]
这些计算机程序指令也可以存储在计算机可读存储器中，其可以指导计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式运行，使得存储在计算机可读存储器中的指令产生制品，包括用于实现一个或多个流程框中指定功能的计算机可读指令。也可以将计算机程序指令加载到计算机或其他可编程数据处理装置上，以导致在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的过程，使得在计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实现一个或多个流程框中指定功能的步骤。
[0033]
因此，框图和流程图的框支持用于执行指定功能的装置的组合、用于执行指定功能的步骤的组合以及用于执行指定功能的程序指令装置的组合。还应当理解，框图和流程图的每个框，以及框图和流程图中框的组合，可以由执行指定功能或步骤的专用的基于硬件的计算机系统或者专用硬件和计算机指令的组合来实现。
[0034]
图1是说明本方法和系统可以在其中操作的示例性系统100的各个方面的框图。本领域技术人员可以理解，本文提供的是功能描述，并且各个功能可以通过软件、硬件或者软件和硬件的结合来执行。
[0035]
在一个方面，系统100可以包括传送带101。为了简单起见，仅示出了传送带101，未示出的系统100的其他组件包括滑架、凸轮、床和/或导轨调节装置中的一个或多个。传送带101被示为沿方向102行进。
[0036]
一个或多个物体可以放置在传送带101上。在一个方面中，一个或多个物体可以包括处于一种或多种组装状态的纺织物103(例如地毯、小地毯、织物等)。纺织物103可以是一块地毯。例如，纺织物103可以包括一层或多层。一层或多层可包括背衬、衬垫和/或绒头。背衬可包括主背衬和/或辅背衬。主背衬为纺织物簇提供结构。辅背衬提供了与衬垫和地板的屏障。背衬可以由天然或合成材料制成。衬垫可以是安装在地板和纺织物之间的一层垫子。绒头包括纱线簇。绒头可以被切割或未切割。割绒是指毛圈被切割后留下笔直的纺织物簇的绒簇。圈绒是指毛圈未被切割的绒簇。绒头高度是指从背衬到绒头顶面的高度。如图1所示，纺织物103包括具有不同绒头高度的区域104、105和106。
[0037]
传送带101可以通过可以由马达107驱动的驱动辊。传送带101可以向上或向下调节。马达107能够使纺织物103相对于照相机108、照相机109和照相机110定位。传送带101可以前进或后退以使得纺织物103的各个部分移动到分别与照相机108、照相机109和照相机110相关联的视场111、视场112和/或视场113中。照相机108、照相机109和/或照相机110可以处于固定位置或者可以是可调节的。在另一个实施例中，照相机108、照相机109和/或照相机110可以被配置为在固定的纺织物103上移动。
[0038]
可编程逻辑控制器(plc)114(plc 114可以包括计算设备、plc或其他控制器/处理器)可以被配置为使马达107在任一方向上前进以使纺织物103的任意部分被移动到视场111、视场112和/或视场113中。
[0039]
在一个方面，照相机108、照相机109和/或照相机110可以被配置为用于扫描、解码、读取、感测、成像和/或捕捉纺织物103的一个或多个部分的一个或多个图像。照相机108、照相机109和/或照相机110可以包括一个或多个深度照相机，用于捕捉、处理、感测、观察、建模、检测以及与三维环境交互。在某些方面，照相机108、照相机109和/或照相机110可
以分别识别和检测视场111、视场112和/或视场113中的物体的深度和颜色。照相机108、照相机109和/或照相机110还可以提供其他照相机和录像机功能，例如录制视频、流化图像或其他数据、将数据存储在图像缓冲器中等。这些功能可以包括也可以不包括深度信息。结合与所公开的实施例一致的硬件和/或软件过程，照相机108、照相机109和/或照相机110可以确定纺织物103的一个或多个部分的尺寸、取向和视觉特性。照相机108、照相机109和/或照相机110可以包括或体现本领域普通技术人员已知的能够处理本文公开的过程的任何照相机。
[0040]
照相机108、照相机109和/或照相机110可以包括行扫描照相机。行扫描照相机包含单行像素，用于非常快速地捕获数据。当物体通过照相机时，可以在软件中逐行重建完整的图像。
[0041]
照相机108、照相机109和/或照相机110可以包括3d照相机。照相机108、照相机109和/或照相机110可以包括3d行扫描照相机。与传统照相机不同，3d照相机还获取深度信息，从而为3d图像的各个像素生成具有间距值或距离值的三维图像数据，也称为距离图像或深度图。可以利用附加距离维度来获得关于由照相机108、照相机109和/或照相机110检测到的纺织物103的部分的更多信息。
[0042]
目前有两种主要的3d照相机技术可用，结构光和飞行时间。结构光照相机通过分析图案的变形来投射活动图案并获得深度。相比之下，飞行时间照相机测量光在飞行中的时间以估计距离。任何一个3d照相机都可以在系统100中实施。
[0043]
照相机108、照相机109和/或照相机110可以包括适当的硬件和软件组件(例如，电路、软件指令等)，用于向通过/失败控制器115传输信号和信息以及从其传输信号和信息以进行与所公开的实施例一致的过程。通过/失败控制器115可以包括计算设备、plc或其他控制器/处理器。照相机108、照相机109和/或照相机110可以将纺织物103的一部分所拍摄的图像传输到通过/失败控制器115。通过/失败控制器115可以包括决策引擎210。决策引擎210可以被配置为分析从照相机108、照相机109和/或照相机110接收的图像并且确定纺织物103的一个或多个部分中的缺陷。关于图2a和图2b更详细地描述了决策引擎210的操作。
[0044]
照相机108、照相机109、照相机110和/或通过/失败控制器115可以分别向监视器116、监视器117和/或监视器118输出图像和/或一个或多个通知。通过/失败控制器115可以将决策引擎210做出的确定结果输出到监视器116、监视器117和/或监视器118。
[0045]
在操作中，系统100可以被配置为确定纺织物103的一个或多个部分中的缺陷并且基于任何确定的缺陷采取一个或多个动作。当纺织物103被传送带101推进时，纺织物103的部分，例如区域104、105和/或106将在某些点处分别进入照相机108、照相机109和/或照相机110的视场111、视场112和/或视场113。虽然图1仅示出了三个照相机，但特别预期可以使用少于三个或多于三个的照相机。进一步设想，不管照相机的数量如何，传送带101可以被配置为具有多于图示的三个区域104、105和106。
[0046]
当纺织物103的一部分，例如区域104、105和106，在其中一个照相机的视场内时，照相机可以生成与该照相机相关联的视场内的纺织物103的部分的图像。例如，照相机108可以生成视场111内的区域的图像，照相机109可以生成视场112内的区域的图像，并且照相机110可以生成视场113内的区域的图像。照相机108、照相机109和/或照相机110中的每一个都可以分析它们各自的图像或将它们各自的图像传输到通过/失败控制器115进行分析。
可以分析整个图像或者可以分析图像的一个或多个特定区域。
[0047]
在一个实施例中，照相机108、照相机109和/或照相机110中的每一个可以被配置为在相应的视场内对纺织物103的一部分进行独立评估。在一个实施例中，纺织物103的部分的评估可以通过将图像与参考图像进行比较来进行。在一个实施例中，纺织物103的部分的评估可以通过将图像与预定阈值进行比较来进行。如果照相机确定不存在缺陷，则照相机可以向通过/失败控制器115发出通过信号。如果照相机确定存在缺陷，则照相机可以向通过/失败控制器115发出失败信号。通过/失败控制器115可以向plc 114提供信号以使马达107推进传送带101(不存在缺陷)或停止传送带101(存在缺陷)。通过/失败控制器115可以进一步向与发出失败信号的照相机相关联的监视器116-118发送通知以显示失败通知。位于显示失败通知的监视器116-118处的操作员(例如，人或机器人)可以采取纠正动作来纠正失败状态。例如，如果由于绒头高度不恰当升高而发出失败信号，则可以调整针杆以纠正未来相同类型的缺陷。在另一个示例中，如果由于低绒头高度而发出失败信号，则可以调整床以纠正未来相同类型的缺陷。在进一步的示例中，如果由于与标准相比区域中的绒头太高而发出失败信号，则可以调整纱线比率以纠正未来相同类型的缺陷。在另一个示例中，如果由于绒头在某个区域与标准相比变化太大而发出失败信号，则可以调整床以纠正未来相同类型的缺陷。
[0048]
图2a图示了具有比较器206的决策引擎210。可以使用被建立为没有缺陷的参考纺织物来生成参考图像201。可以使用3d照相机获得参考图像201。可以生成多个参考图像201。参考纺织物可以具有与参考纺织物相关联的若干参考图像201。每个参考图像201可以与参考纺织物的特定部分相关联。每个参考图像201可以进一步与照相机相关联，该照相机的视场被定位为生成对应于参考纺织物的特定部分的在检测中的纺织物103的部分的图像。图3a示出了参考图像201的示例。参考图像可以以某种方式表示，例如用参考标识符表示并且存储用于与制造运行期间拍摄的图像进行比较。参考图像可因情况变化而按需更新。
[0049]
决策引擎210的图像转换器202可以接收参考图像201并且将参考图像201转换成深度图。参考图像201可以包括点云和/或深度图。点云和深度图可以被视为查看相同信息的两种不同方式。但是，对于点云，所有点都是可观察的，而深度图仅反映点云中可以从特定视点观察到的点。通过在点云数据的坐标系中假设点云数据的某些视点，可以从点云生成深度图。点云中的任何3d点都可以通过指定x、y和z分量来描述。可以通过指定角度θ、和距离来描述3d点的替代表示。θ和指定了从原点(或任何其他视点)发出的光线的角度。沿着光线到达点云中的一个点所需的距离是深度值。深度图像存储不同方向或光线的这些深度值。深度图的行可以对应于其中一个角度(例如，)，并且深度图的列可以对应于另一个角度(例如，θ)。每个像素可能对应于不同的方向或不同的光线，并且存储在像素中的值是在从点云击中点之前沿着该光线传播所需的深度。
[0050]
图像转换器202可以为深度图中的每个像素分配颜色，其中颜色对应于从照相机到参考纺织物表面的距离，以生成参考等高线图203。一种颜色到另一种颜色的渐变可用于指示不同的绒头高度。例如，代表低绒头高度的像素可以被指示为红色并且代表高绒头高度的像素可以被指示为绿色。可以使用从红色到黄色到绿色像素的渐变来指示绒头高度。图3b示出了基于图3a的参考图像201的参考等高线图203的示例。
[0051]
决策引擎210的图像转换器202可以从系统100的照相机中的一个(例如，照相机110)接收图像204。图像204可以拍摄当前正在制造的纺织物。图像转换器202可以将图像204转换成深度图。图像204可以包括点云和/或深度图。如前所述，图像转换器202可以基于图像204的深度图生成等高线图205。图3b示出了图像204的示例。图3c示出了从图像204生成的等高线图205的示例。
[0052]
参考等高线图203和等高线图205可以提供给比较器206。比较器206可以比较参考等高线图203和等高线图205以确定等高线图205与参考等高线图203的任何变化。可选地，比较器206可以被配置为将等高线图205与预定阈值进行比较以确定变化。
[0053]
在一个实施例中，可以通过比较器206为参考等高线图203的每个像素确定指示绒头高度的参考值来确定变化。对于等高线图205的每个像素，比较器206可以确定指示绒头高度的值。比较器206可以为每个像素确定参考值和该值之间的变化。变化可以是正的、负的或零。可以将该变化与阈值进行比较以确定该变化是否指示缺陷。
[0054]
在一个实施例中，可以通过比较器206为等高线图205的每个像素确定指示绒头高度的值来确定变化。比较器206可为每个像素确定该值与预定阈值之间的变化。变化可以是正的、负的或零。可以将该变化与另一个阈值进行比较以确定该变化是否指示缺陷。
[0055]
在一个实施例中，可以确定参考等高线图203的每个像素和等高线图205的每个像素的颜色测量值。颜色测量值可以是光谱值、l*a*b*值、rgb值、cmyk值、xyz值、密度值、munsell显示值、红外波长、紫外波长或x-射线波长。比较器206可以确定参考等高线图203中的每个像素和等高线图205的每个对应像素的颜色测量值的差异。比较器206可以将参考等高线图203配准到等高线图205以确保正在比较每个图像中的适当像素。在图3a-3d中显示为竖直线和矩形的一个或多个注册标记可用于配准或以其他方式将一个图像与另一图像对齐。
[0056]
在一个实施例中，参考等高线图203和等高线图205可以细分为由矩阵帧组成的矩阵，每个矩阵帧包含像素组。然后可以比较矩阵帧。例如，可以确定一个或多个矩阵帧内的颜色测量值的差异。在另一个示例中，可以为矩阵帧确定平均颜色测量值。可以在参考等高线图203和等高线图205中的对应矩阵帧之间比较平均颜色测量值。比较器206可以确定矩阵帧之间的色差。图4是示出细分图像400的图。这样，图像400被划分为矩阵帧410。矩阵帧410中的全部或部分可以用于设置图像区域颜色测量值的评估范围。这样，简化了将细分图像400划分为小区域并指定要评估的特定区域的过程。待评估的特定区域可以包括一个矩阵帧或多个矩阵帧。
[0057]
待评估的特定区域的大小可以是可变的。例如，纺织物的某些区域可能在绒头高度方面受到更严格的控制，而纺织物的其他区域可以容许绒头高度的更大变化。可以分析与严格控制的绒头高度区域对应的矩阵帧，而可以排除具有更大允许绒头高度的区域。类似地，对应于较大绒头高度区域的矩阵帧可与一组预定阈值进行比较，而对应于较小绒头高度区域的矩阵帧可与另一组预定阈值进行比较。每个矩阵帧410可以包括预定形状，例如矩形或圆形，以便确定细分图像400的区域之间的色差。
[0058]
由国际照明委员会(cie)定义，l*a*b*颜色空间是根据拮抗色理论建模的，该理论指出两种颜色不能同时为红色和绿色或不能同时为黄色和蓝色。如下所示，l*表示亮度，a*为红/绿坐标，并且b*为黄/蓝坐标。l*(δl*)、a*(δa*)和b*(δb*)的δ可为正( )或负
(-)。但是，总差δe(δe*)始终为正。
[0059]
比较器206可以被配置为对细分图像400中的每个矩阵帧410测量的作为颜色信息的l*a*b*值进行平均。比较器206可以被配置为将细分图像400中每个矩阵帧410的矩阵帧410颜色信息l*a*b*值与细分参考图像中每个矩阵帧的对应颜色信息l*a*b*值进行比较，以计算每个矩阵帧的色差δe并生成色差数据。可选地，比较器206可被配置为将细分图像400中每个矩阵帧410的矩阵帧410颜色信息l*a*b*值与预定阈值进行比较，以计算每个矩阵帧的色差δe并生成颜色差异数据。每个矩阵帧410可以具有不同的预定阈值。一组的矩阵帧410可以共享不同于其他组的矩阵帧410的预定阈值。
[0060]
矩阵帧410的平均l*a*b*值是通过计算矩阵帧内n个像素的l*、a*、b*值的总和并将总和除以n获得的，并且可以作为计算矩阵帧色差的基数。
[0061]
对于同一图片部分(例如相同的特定区域或相同的矩阵帧)的每个像素，可以通过将参考等高线图203与等高线图205进行图像匹配并从参考l*a*b*值中减去评估l*a*b*值来获得一般像素色差δe，并且可以用以下等式(1)表示：
[0062]
δe＝√(l1-l2)2 (a1-a2)2 (b1-b2)2[0063]
矩阵帧色差δe可以通过将参考等高线图203与等高线图205进行图像匹配，确定参考等高线图203至等高线图205彼此对应的矩阵帧中所有像素的l*a*b*值的总和，从参考等高线图203中对总和进行平均来计算参考l*a*b*值，并且从等高线图205中减去评估l*a*b*值来获得，并且可以由以下等式(2)表示。
[0064]
矩阵帧色差δe＝√{(l1m1 l1m2 ,...,l1mn)/n}-{(l2m1 l2m2 ,...,l2mn)/n}]2 {(a1m1 a1m2 ,...,a1n)/n}-{(a2m1 a2m2 ,...,a2mn)/n}2 {(b1m1 b1m2 ,...,b1n)/n}-{(b2m1 b2m2 ,...,b2mn)/n}2[0065]
比较器206可以被配置为对特定区域或整个细分图像400上的矩阵帧色差δe求平均，以计算矩阵帧色差平均值的色差数据。可选地，可以确定每个像素的色差平均值。
[0066]
此外，比较器206可以被配置成确定像素色差平均值或矩阵帧色差平均值，其是基于像素色差δe或矩阵帧色差δe的特定区域内所有像素或矩阵帧的色差平均值之间的比较值，并且计算出整个细分图像400的色差数据。
[0067]
在另一个实施例中，可以通过将包括总共n个像素的矩阵帧中的n个像素色差δe相加并且将总和除以n，n为像素总数，来确定一般像素色差平均值，并且由以下等式(3)表示。
[0068]
δe＝(像素δe1 像素δe2 ,...,像素δen)/n
[0069]
在另一个实施例中，可以通过将包括总共n个矩阵帧的矩阵帧中的n个矩阵帧色差δe相加并将总和除以n来确定矩阵帧色差平均值，n为矩阵帧的总数量，并由以下等式(4)表示。
[0070]
δe＝(矩阵帧δe1 矩阵帧δe2 ,...,矩阵帧δen)/n
[0071]
特定区域或细分图像400的色差数据可以通过颜色、字符和数值中的至少一个来显示，如图5和图6所示。
[0072]
在图5中，例如，图像显示字段510可以包括等高线图205的一个或多个矩阵字段的颜色测量值(样本颜色)和参考等高线图203的相同一个或多个矩阵字段的颜色测量值(参考颜色)的指示。可以确定并显示样本颜色和参考颜色之间的δe。可以将δe与阈值进行比
较和/或可以将每个矩阵帧与特定于矩阵字段的阈值进行比较。比较的结果可以是色差(如果有的话)是否表明绒头高度的变化使得新制造的样品包括缺陷。基于δe是否超过阈值，与矩阵帧相关联的纺织物部分的状态可被赋予失败或通过状态。
[0073]
在图6中，例如，图像显示字段610可以包括等高线图205的一个或多个矩阵字段的颜色测量值(样本颜色)的指示。颜色测量值可以预先与绒头高度相关联。颜色测量值可以预先与一系列绒头高度相关联。颜色测量值的范围可以预先与绒头高度相关联。一系列颜色测量值可以预先与一系列绒头高度相关联。绒头高度与颜色测量值的相关性可以存储在例如表格、矩阵、阵列等中。对于等高线图205的每个像素，比较器206可以确定图像显示字段610中的颜色测量值和显示(样本颜色)。可以将颜色测量值与绒头高度与颜色测量值的相关性进行比较，以确定与每个矩阵字段的颜色测量值相关联的绒头高度。可以显示确定的绒头高度。可以将确定的绒头高度与阈值进行比较。阈值可以包括最大绒头高度。阈值可以包括最小绒头高度。阈值可包括最大绒头高度和最小绒头高度。不同的矩阵字段可能有不同的阈值。可以显示阈值。比较器206可以针对每个矩阵字段(或针对每个像素)确定所确定的高度是否满足(例如，在范围内、不超过等)阈值。比较的结果可以是所确定的绒头高度是否指示绒头高度的变化以使得新制造的样品包括缺陷。基于所确定的绒头高度是否超过阈值，与矩阵帧相关联的纺织物部分的状态可被赋予失败或通过状态。
[0074]
如在图5和图6中所示，可以方便地检测色差，并且方便快捷地判断当前生产的纺织物是否有缺陷。
[0075]
图7示出了作为设计的一部分的具有多个绒头高度的纺织物的示例性图像700。边界部分710可以包括第一绒头高度(h_1)。中心部分720可以包括第二绒头高度(h_2)。图案730可以包括第三绒头高度(h_3)。在一个实施例中，每个绒头高度(h_1、h_2和h_3)可以不同。在一个实施例中，每个绒头高度(h_1、h_2和h_3)中的每一个可以包括不同的阈值，用于什么是可接受的绒头高度、什么是可接受的绒头高度偏差以及什么是不可接受的绒头高度。在一个实施例中，一个或多个绒头高度(h_1、h_2和h_3)可以相同，例如，绒头高度h_1可以与绒头高度h_3相同)。
[0076]
图8示出了覆盖在图像700上的多个矩阵帧810。多个矩阵帧810的尺寸可以基于纺织物的图像700的各个部分(例如，边界部分710、中心部分720节和设计730)的尺寸而变化。在一个实施例中，可以针对纺织物的图像700的每个部分独立地分析多个矩阵帧810中的一个或多个。比较器206可以如上所述分析图像700以确定绒头高度的任何变化。
[0077]
比较器206可以产生指示所确定的变化的输出207。基于输出207，通过/失败控制器115可以向监视器116、117和/或118提供通知和/或使plc 114推进或停止马达107。
[0078]
如所描述的，决策引擎210可以被配置为将纺织物的一部分的新获取的图像的等高线图与参考纺织物的相同对应部分的参考图像的参考等高线图进行比较。
[0079]
在另一个实施例中，决策引擎210可以被配置为将纺织物的一部分的新获取的图像的等高线图与同一纺织物的另一部分的另一新获取的图像的另一等高线图进行比较。例如，旨在始终具有相同绒头高度的纺织物可能具有从纺织物的两个不同部分生成的图像。可以为每个部分生成等高线图并比较等高线图。两个等高线图之间的任何差异都可能表明存在缺陷。
[0080]
在另一个实施例中，决策引擎210可以被配置为将第一机器制造的纺织物的一部
分的新获取的图像的等高线图与由第二台机器制造的不同纺织物的相应部分的另一新获取的图像的另一等高线图进行比较。例如，旨在具有相似绒头高度的两个纺织物可能具有从相应纺织物的相应部分生成的图像。可以生成等高线图并且比较等高线图。两个等高线图之间的任何差异都可能表明存在影响第一机器或第二机器的缺陷。
[0081]
在另一个实施例中，决策引擎210可以被配置为将由机器制造的纺织物的一部分的新获取的图像的等高线图与稍后由同一机器制造的不同纺织物的相应部分的另一新获取的图像的另一等高线图及时进行比较。例如，旨在具有相似绒头高度的两个纺织物可能具有从相应纺织物的相应部分生成的图像。可以生成等高线图并且比较等高线图。两个等高线图之间的任何差异都可能表明存在影响机器的缺陷。
[0082]
图9a是纺织物的图像，例如一块地毯。纺织物可能包含超规绒簇和地毯上的孔，其中绒簇被拉出到地毯背面。仅凭这张图片，即使不是不可能，也很难识别这些缺陷。图9b显示了图9a的纺织物的等高线图。基于着色很容易看出纺织物中存在超规绒簇910。此外，基于着色，孔920是显而易见的。
[0083]
图10示出了方法1000，其包括在1010处获得(例如，接收)纺织物的至少一部分的图像。获得纺织物的至少一部分的图像可以包括从三维照相机接收图像。
[0084]
方法1000可以包括在1020处将图像与参考纺织物的参考图像进行比较。方法1000可以进一步包括获得参考纺织物的参考图像。将图像与参考纺织物的参考图像进行比较可以包括为参考图像的每个像素确定指示绒头高度的参考值，为图像的每个像素确定指示绒头高度的值，以及对于每个像素，确定参考值和值之间的变化。
[0085]
方法1000可以包括在1030处基于比较确定指示纺织物和参考纺织物之间高度变化的一个或多个区域。基于该比较确定指示纺织物和参考纺织物之间高度变化的一个或多个区域可以包括识别具有满足阈值的变化的每个像素。高度变化可以是负值、正值或零值中的一个。
[0086]
方法1000可以包括在1040处基于指示高度变化的一个或多个区域执行动作。基于指示高度变化的一个或多个区域执行动作可以包括生成通过检测信号。基于指示高度变化的一个或多个区域执行动作可以包括生成失败检测信号并且通知操作员纺织物应从其上放置有该纺织物的传送带上取下。
[0087]
基于指示高度变化的一个或多个区域执行动作可包括：升高或降低其上放置有纺织物的传送带、调整托架、调整凸轮、调整床和/或调整引导件中的一个或多个。
[0088]
方法1000可以进一步包括为图像生成覆盖图，其中覆盖图在每个像素处包括指示变化的颜色。
[0089]
在一个示例性方面，如图11所示和如下所述，方法和系统可以在计算机1101上实施。举例来说，图1的照相机108、照相机109、照相机110、plc 114和/或通过/失败控制器115(或其组件)可以是如图11所示的计算机1101。类似地，所公开的方法和系统可以利用一台或多台计算机在一个或多个位置执行一项或多项功能。图11是示出用于执行所公开的方法的示例性操作环境1100的框图。该示例性操作环境1100仅是操作环境的示例并且不旨在暗示对操作环境架构的使用范围或功能性的任何限制。也不应将操作环境1100解释为具有与示例性操作环境1100中所示的组件中的任一个或组合有关的任何依赖性或要求。
[0090]
本方法和系统可以与多种其他通用或专用计算系统环境或配置一起操作。可以适
合与系统和方法一起使用的众所周知的计算系统、环境和/或配置的示例包括但不限于个人计算机、服务器计算机、膝上型设备和多处理器系统。附加示例包括机顶盒、可编程消费电子产品、网络pc、可编程逻辑控制器(plc)、小型计算机、大型计算机、包括任何上述系统或设备的分布式计算环境等。
[0091]
所公开的方法和系统的处理可以由软件组件来执行。可以在由一台或多台计算机或其他设备执行的计算机可执行指令(例如程序模块)的一般上下文中描述所公开的系统和方法。通常，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机代码、例程、程序、物体、组件、数据结构等。所公开的方法还可以在基于网格和分布式计算环境中实施，其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备执行。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器存储设备的本地和/或远程计算机存储介质中。
[0092]
此外，本领域技术人员将理解，本文公开的系统和方法可以通过计算机1101形式的通用计算设备来实现。计算机1101可以包括一个或多个组件，例如一个或多个处理器1103、系统存储器1112和将包括一个或多个处理器1103的计算机1101的各种组件耦合到系统存储器1112的总线1113。在多个处理器1103的情况下，系统可以利用并行计算。
[0093]
总线1113可以包括若干种可能类型的总线结构中的一种或多种，例如存储器总线、存储器控制器、外围总线、加速图形端口以及使用多种总线架构中的任一种的处理器或本地总线。总线1113以及本说明书中指定的所有总线也可以通过有线或无线网络连接来实现。
[0094]
计算机1101通常包括多种计算机可读介质。示例性可读介质可以是可由计算机1101访问的任何可用介质并且包括例如但不意味着限于易失性介质和非易失性介质、可移动介质和不可移动介质。系统存储器1112可以包括易失性存储器形式的计算机可读介质，例如随机存取存储器(ram)、和/或非易失性存储器，例如只读存储器(rom)。系统存储器1112通常可以包括诸如图像分析数据1107之类的数据和/或一个或多个处理器1103可访问和/或由其操作的诸如操作系统1105和图像分析软件1106的程序模块。
[0095]
在另一方面，计算机1101还可以包括其他可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。大容量存储设备1104可以为计算机1101提供计算机代码、计算机可读指令、数据结构、程序模块和其他数据的非易失性存储。例如，大容量存储设备1104可以是硬盘、可移动磁盘、可移动光盘、磁带或其他磁性存储设备、闪存卡、cd-rom、数字通用光盘(dvd)或其他光学存储、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦可编程只读存储器(eeprom)等。
[0096]
可选地，任何数量的程序模块都可以存储在大容量存储设备1104上，例如包括操作系统1105和图像分析软件1106。操作系统1105和图像分析软件1106(或它们的某些组合)中的一个或多个可以包括编程和图像分析软件1106的元件。图像分析数据1107也可以存储在大容量存储设备1104上。图像分析数据1107可以存储在本领域已知的一个或多个数据库中的任一个中。此类数据库的示例包括access、sql server、mysql、postgresql等。数据库可以集中或分布在网络1115内的多个位置。
[0097]
在另一方面，用户可以经由输入设备(未示出)将命令和信息输入到计算机1101中。此类输入设备的示例包括但不限于键盘、定点设备(例如，计算机鼠标、遥控器)、麦克风、操纵杆、扫描仪、触摸启用设备(例如触摸屏)、触觉输入设备(例如手套和其他身体覆盖
物)、运动传感器等。这些和其他输入设备可以通过耦合到总线1113的人机接口1102连接到一个或多个处理器1103，但可以通过其他接口和总线结构连接，例如但不限于并行端口、游戏端口、ieee 1394端口(也称为火线端口)、串行端口、网络适配器1108和/或通用串行总线(usb)。
[0098]
在又一方面，显示设备1111也可以通过接口连接到总线1113，例如显示适配器1109。可以设想，计算机1101可以具有一个以上的显示适配器1109，并且计算机1101可以具有一个以上的显示设备1111。例如，显示设备1111可以是监视器、lcd(液晶显示器)、发光二极管(led)显示器、电视、智能镜头、智能玻璃和/或投影仪。除了显示设备1111之外，其他输出外围设备可以包括诸如扬声器(未示出)和打印机(未示出)之类的组件，它们可以通过输入/输出接口1110连接到计算机1101。方法的步骤和/或结果中的任何一种都可以以任何形式输出到输出设备。此类输出可以是任何形式的视觉表示，包括但不限于文本、图形、动画、音频、触觉等。显示器1111和计算机1101可以是一个设备的一部分，也可以是单独的设备。
[0099]
在一方面，计算机1101可以通过输入/输出接口1110耦合到系统100。计算机1101可以被配置为监视和存储数据。计算机1101可以被配置为存储由连接到系统100的照相机获取的图像，存储与在系统生成的检测期间生成的通过/失败统计相关的数据等。计算机1101还可以用作到一个或多个智能设备(例如，智能照相机)的编程接口，和/或需要定制固件才能运行的嵌入式逻辑控制器。计算机1101可用于生成、排除故障、上传和存储该软件或固件的迭代。
[0100]
计算机1101可以使用到一个或多个远程计算设备1114a、b、c的逻辑连接在联网环境中操作。例如，远程计算设备1114a、b、c可以是个人计算机、计算站(例如，工作站)、便携式计算机(例如，膝上型电脑、移动电话、平板设备)、智能设备(例如，智能电话、智能手表、活动追踪器、智能服装、智能配件)、安全和/或监控设备、服务器、路由器、网络计算机、对等设备、边缘设备或其他常见网络节点等。计算机1101和远程计算设备1114a、b、c之间的逻辑连接可以通过网络1115进行，例如局域网(lan)和/或通用广域网(wan)。此类网络连接可以通过网络适配器1108进行。网络适配器1108可以在有线和无线环境中实现。此类网络环境在住宅、办公室、企业范围的计算机网络、内联网和因特网中是传统且常见的。在一方面，网络适配器1108可以被配置为向一个或多个连接的设备(例如，照相机)提供电力。例如，网络适配器1108可以遵守以太网供电(poe)标准等。
[0101]
出于说明的目的，应用程序和诸如操作系统1105之类的其他可执行程序组件在本文中被说明为离散块，尽管认识到此类程序和组件可以在不同时间驻留在计算设备1101的不同存储组件中，并且由计算机1101的一个或多个处理器1103执行。图像分析软件1106的实现可以存储在某种形式的计算机可读介质上或通过某种形式的计算机可读介质传输。所公开的方法中的任一种都可以通过包含在计算机可读介质上的计算机可读指令来执行。计算机可读介质可以是可由计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括“计算机存储介质”和“通信介质”。“计算机存储介质”可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。示例性计算机存储介质可以包括ram、rom、eeprom、闪存或其他存储技术、cd-rom、数字通用光盘(dvd)或其他光存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备，或可用于存储所需信息并可由计算机访问的任何其他介质。
[0102]
虽然已经结合优选实施例和具体示例描述了方法和系统，但不旨在将范围限制于所阐述的特定实施例，因为本文中的实施例旨在在所有方面是说明性的而非限制性的。
[0103]
除非另有明确说明，否则绝不旨在将本文中阐述的任何方法解释为要求其步骤以特定顺序执行。因此，如果方法权利要求实际上并未叙述其步骤所遵循的顺序，或者在权利要求或说明书中没有另外具体说明这些步骤将被限制为特定顺序，则在任何方面都无意推断出顺序。这适用于任何可能的非明确解释基础，包括：关于步骤安排或操作流程的逻辑问题；源自语法组织或标点符号的简单含义；说明书中描述的实施例的数量或类型。
[0104]
对本领域技术人员显而易见的是，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可以对本发明进行各种修改和变型。考虑到本文公开的说明书和实践，其他实施方式对于本领域技术人员而言是显而易见的。说明书和示例旨在被看作仅仅是示例性的，真正范围和精神由以下权利要求书指明。