一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法与流程

1.本发明涉及西服检测相关技术领域，具体为一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法。


背景技术：

2.随着人们生活水平的不断提高，对西服的洗涤要求也越来越高，中央工厂式的集中洗涤，一方面能提高效率，提高洗涤标准，另一方面能，因此，西服洗涤的精细化和智能化要求越来越高，西服表面污渍检测是对来料以及洗涤后质量双重需求，因此，通过流水线式的检测，长期的难点是人工判断的，进行分类，尤其对灯光、要求较高，人工分拣效率低，容易出错，因此亟需建立基于人工智能的产线式西服表面污渍检测装置。
3.特点：西装的污渍分为水溶性（干洗难处理）和非水溶性污渍，重点是要识别出水溶性污渍，然后在干洗前要做处理，否则干洗是洗不掉的。而要识别水溶性污渍，和西服的材质相关，因此该装置的逻辑是拍摄两个地方，一是材质组成、二是西装的前后两个面。然后通过算法识别出来。
4.另外水溶性的代表是面糊、米饭等，非水溶性的就是油渍。
5.西装广义指西式服装，是相对于“中式服装”而言的欧系服装。狭义指西式上装或西式套装。西装通常是公司企业从业人员、在商务场合男士着装的一个首选。西装之所以长盛不衰，很重要的原因是它拥有深厚的文化内涵，主流的西装文化常常被人们打上“有文化、有教养、有绅士风度、有权威感”等标签。
6.西服在加工出来后需要对西服进行检测，而目前的西服检测装置的图像采集装置裸露在外，长时间后灰尘会落到图像采集的镜片上，影响西服检测图像采集的准确性。


技术实现要素：

7.为解决现有技术存在图像采集装置裸露在外，长时间后灰尘会落到图像采集的镜片上，影响西服检测图像采集的准确性的缺陷，本发明提供一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法。
8.为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置，包括检测箱体，所述检测箱体的内部顶端设有弧形的安装架，安装架的两端端部均开设有弧形运动腔，弧形运动腔的内部运动有弧形齿条，检测箱体上安装有与弧形齿条啮合的驱动齿轮，检测箱体上安装有驱动驱动齿轮转动的步进电机，弧形齿条的底端安装有两个用于对西服图像采集的图像采集机构，所述检测箱体的内部设有用于将西服运送到检测箱体内部图像采集机构下方的传送带，所述检测箱体的侧壁开设有供传送带伸出的开口，所述检测箱体上设有用于对图像采集机构对西服采集到的图像读取并通过快速傅里叶变换和线性高斯算法对读取的信息分析处理的电脑。
9.作为本发明的一种优选技术方案，所述图像采集机构包括安装在检测箱体内顶壁
的液压缸，液压缸的输出轴设有u形的安装板，安装板上安装有用于对西服图像采集的摄像头，所述摄像头与电脑电性连接。
10.作为本发明的一种优选技术方案，所述检测箱体的顶端设有位于液压缸两侧的两个套管，套管的内部设有伸出套管的连接杆，连接杆的底端与安装板相连。
11.作为本发明的一种优选技术方案，所述安装板的内壁开设有两个卡槽，摄像头上设有与卡槽相匹配的卡块，卡块上开设有安装槽，安装槽的内部设有复位弹簧，安装槽的端部设有与复位弹簧相连接的限位杆，所述卡槽的内壁开设有与限位杆相匹配插接的限位孔。
12.作为本发明的一种优选技术方案，所述套管的外壁设有用于对摄像头防护的两个防护组件，防护组件包括设在套管外壁呈l形的支架，支架的内部设有与摄像头相匹配的防护罩，所述支架上安装有驱动防护罩运动的电动推杆，防护罩上设有穿过支架上开设的通孔并呈t形的导向杆。
13.作为本发明的一种优选技术方案，所述支架的底端设有用于给摄像头对西服图像采集提供光照的光照组件。
14.作为本发明的一种优选技术方案，所述光照组件包括设在支架底端的支撑板，所述支撑板的底端设有转动轴，转动轴上安装有照明灯。
15.作为本发明的一种优选技术方案，所述支架上设有用于调节照明灯角度的驱动组件，所述驱动组件包括设在连接杆外壁的齿条和设在支架底端与齿条相啮合的减速箱，所述转动轴上设有与减速箱相啮合的齿轮经固定组件固定到转动轴上，所述固定组件包括经螺栓设在照明灯上的第一抱箍和与第一抱箍经转轴相连接并相互配合固定到转动轴上的第二抱箍，所述第一抱箍和第二抱箍上均设有紧固板，两个紧固板经螺栓和螺母相配合固定连接，所述转动轴上设有两个定位杆，第一抱箍和第二抱箍上均开设有供定位杆穿过的通孔。
16.作为本发明的一种优选技术方案，通过所述西服检测装置的图像采集机构采集待检测西服的图像；通过所述西服检测装置的电脑对采集的待检测西服图像进行读取，西服模板文件和靶标标定参数；以及基于所述电脑读取的读取结果，通过所述西服检测装置检测待测西服的尺寸和西服表面的污渍；其中检测西服表面污渍的步骤包括：所述西服检测装置上的电脑根据快速傅里叶变换去除所述待测西服图像上的背景压花纹理；基于去除了背景压花纹理的待测西服图像信息，所述西服检测装置上的电脑根据线性高斯算法检测西服表面污渍；通过快速傅里叶变换去除所述待测西服图像上的背景压花纹理的步骤包括：对所述待测西服图像进行快速傅里叶正向变换获取频谱图；在所述频谱图中检测所述背景压花纹理对应的频率峰值，消除所述频率峰值；将消除频率峰值后的所述频谱图通过逆向快速傅里叶变换得到去除了背景压花纹理的待测西服图像信息；西服检测方法还包括以下步骤：判断所述检测装置的电脑中是否存在西服模板文件，如果不存在，则开始创建所述西服模板文件；其中，创建所述西服模板文件的步骤包括：读取标准的西服图像；基于所述标准的西服图像，选取整个西服作为西服模板；基于所述西服模板进行靶标标定；保存西服模板文件；基于待测西服尺寸和西服表面污渍的检测结果，对所述检测西服进行等级评价；以及显示所述检测结果和所述等级评价结果。
17.本发明的有益效果是：1.该种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法，通过在检测箱体的内部设有图像采集机构可以对西服进行图形采集，图像识别技术利用其防抖科技，可瞬时捕捉衣物的信息，而检测箱体内部的传送带可以将西服传送到图像采集机构的下方，图像采集机构将采集到的西服图像发送到电脑内部，电脑可以根据快速傅里叶变换去除待测西服图像上的背景压花纹理，再根据线性高斯算法检测西服表面污渍，提高了西服表面污渍的检测准确性。
18.2.该种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法，在对西服检测时，液压缸的输出轴推动安装板向上或者向下运动，安装板带动摄像头向上或者向下运动，可以根据西服的尺寸大小调节摄像头与西服之间的距离，从而使摄像头可以对西服完整的进行图像采集，避免了摄像头与西服之间距离太近造成西服采集的图像不完整的情况。
19.3.该种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法，在摄像头不使用时，液压缸的输出轴带动安装板向上运动，安装板带动摄像头向上运动，在液压缸收缩到最小量程后，电动推杆的输出轴推动防护罩向摄像头运动，两个防护罩相互靠近将摄像头包到里面，就可以对摄像头起到很好的防护作用，避免了灰尘落到摄像头表面影响摄像头对西服图像采集的清晰度。
20.4.该种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法，通过支架上设有的照明灯，照明灯可以给摄像头对西服图像的采集提供光照，在摄像头使用时，液压缸的输出轴推动安装板向下运动，安装板推动摄像头向下运动，同时连接杆向下运动，连接杆上的齿条向下运动与减速箱相啮合，减速箱与转动轴上的齿轮相啮合，可以根据摄像头的高度调节转动轴上固定的照明灯角度，避免了在调节好摄像头的高度后再调节照明灯角度浪费时间的情况。
附图说明
21.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1是本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法的结构剖视图；图2是本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法的图像采集机构结构示意图；图3是本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法的摄像头安装结构剖视图；图4是本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法的防护组件结构剖视图；图5是本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法的驱动组件结构剖视图；图6是本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法的照明灯安装结构剖视图。
22.图中：1、检测箱体；2、图像采集机构；3、传送带；4、电脑；5、液压缸；6、安装板；7、摄像头；8、套管；9、连接杆；10、卡槽；11、卡块；12、安装槽；13、复位弹簧；14、限位杆；15、限位
孔；16、防护组件；17、支架；18、防护罩；19、电动推杆；20、导向杆；21、光照组件；22、支撑板；23、转动轴；24、照明灯；25、驱动组件；26、齿条；27、减速箱；28、齿轮；29、第一抱箍；30、第二抱箍；31、紧固板；32、定位杆。
具体实施方式
23.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
24.实施例：如图1、图2、图3、图4、图5和图6所示，本发明一种基于线性高斯算法的西服检测装置，包括检测箱体1，所述检测箱体1的内部顶端设有弧形的安装架，安装架的两端端部均开设有弧形运动腔，弧形运动腔的内部运动有弧形齿条，检测箱体1上安装有与弧形齿条啮合的驱动齿轮，检测箱体1上安装有驱动驱动齿轮转动的步进电机，弧形齿条的底端安装有两个用于对西服图像采集的图像采集机构2，所述检测箱体1的内部设有用于将西服运送到检测箱体1内部图像采集机构2下方的传送带3，所述检测箱体1的侧壁开设有供传送带3伸出的开口，所述检测箱体1上设有用于对图像采集机构2对西服采集到的图像读取并通过快速傅里叶变换和线性高斯算法对读取的信息分析处理的电脑4，通过在检测箱体1的内部设有图像采集机构2可以对西服进行图形采集，图像识别技术利用其防抖科技，可瞬时捕捉衣物的信息，而检测箱体1内部的传送带3可以将西服传送到图像采集机构2的下方，图像采集机构2将采集到的西服图像发送到电脑4内部，电脑4可以根据快速傅里叶变换去除待测西服图像上的背景压花纹理，再根据线性高斯算法检测西服表面污渍，提高了西服表面污渍的检测效果。
25.其中，所述图像采集机构2包括安装在检测箱体1内顶壁的液压缸5，液压缸5的输出轴设有u形的安装板6，安装板6上安装有用于对西服图像采集的摄像头7，所述摄像头7与电脑4电性连接，所述检测箱体1的顶端设有位于液压缸5两侧的两个套管8，套管8的内部设有伸出套管8的连接杆9，连接杆9的底端与安装板6相连接，在对西服检测时，液压缸5的输出轴推动安装板6向上或者向下运动，安装板6带动摄像头7向上或者向下运动，可以根据西服的尺寸大小调节摄像头7与西服之间的距离，从而使摄像头7可以对西服完整的进行图像采集，避免了摄像头7与西服之间距离太近造成西服采集的图像不完整的情况。
26.其中，所述安装板6的内壁开设有两个卡槽10，摄像头7上设有与卡槽10相匹配的卡块11，卡块11上开设有安装槽12，安装槽12的内部设有复位弹簧13，安装槽12的端部设有与复位弹簧13相连接的限位杆14，所述卡槽10的内壁开设有与限位杆14相匹配插接的限位孔15。
27.其中，所述套管8的外壁设有用于对摄像头7防护的两个防护组件16，防护组件16包括设在套管8外壁呈l形的支架17，支架17的内部设有与摄像头7相匹配的防护罩18，所述支架17上安装有驱动防护罩18运动的电动推杆19，防护罩18上设有穿过支架17上开设的通孔并呈t形的导向杆20，在摄像头7不使用时，液压缸5的输出轴带动安装板6向上运动，安装板6带动摄像头7向上运动，在液压缸5收缩到最小量程后，电动推杆19的输出轴推动防护罩18向摄像头7运动，两个防护罩18相互靠近将摄像头7包到里面，就可以对摄像头7起到很好的防护作用，避免了灰尘落到摄像头7表面影响摄像头7对西服图像采集的清晰度。
28.其中，所述支架17的底端设有用于给摄像头7对西服图像采集提供光照的光照组
件21，所述光照组件21包括设在支架17底端的支撑板22，所述支撑板22的底端设有转动轴23，转动轴23上安装有照明灯24，所述支架17上设有用于调节照明灯24角度的驱动组件25，所述驱动组件25包括设在连接杆9外壁的齿条26和设在支架17底端与齿条26相啮合的减速箱27，所述转动轴23上设有与减速箱27相啮合的齿轮28，通过支架17上设有的照明灯24，照明灯24可以给摄像头7对西服图像的采集提供光照，在摄像头7使用时，液压缸5的输出轴推动安装板6向下运动，安装板6推动摄像头7向下运动，同时连接杆9向下运动，连接杆9上的齿条26向下运动与减速箱27相啮合，减速箱27与转动轴23上的齿轮28相啮合，可以根据摄像头7的高度调节转动轴23上固定的照明灯24角度，避免了在调节好摄像头7的高度后再调节照明灯24角度浪费时间的情况。
29.其中，所述照明灯24经固定组件固定到转动轴23上，所述固定组件包括经螺栓设在照明灯24上的第一抱箍29和与第一抱箍29经转轴相连接并相互配合固定到转动轴23上的第二抱箍30，所述第一抱箍29和第二抱箍30上均设有紧固板31，两个紧固板31经螺栓和螺母相配合固定连接，所述转动轴23上设有两个定位杆32，第一抱箍29和第二抱箍30上均开设有供定位杆32穿过的通孔，可以对照明灯24进行拆卸，从而便于对照明灯24进行维修或者更换，而在安装时，定位杆32起到很好的定位作用。
30.通过所述西服检测装置的图像采集机构2采集待检测西服的图像；通过所述西服检测装置的电脑4对采集的待检测西服图像进行读取，西服模板文件和靶标标定参数；以及基于所述电脑4读取的读取结果，通过所述西服检测装置检测待测西服的尺寸和西服表面的污渍；其中检测西服表面污渍的步骤包括：所述西服检测装置上的电脑4根据快速傅里叶变换去除所述待测西服图像上的背景压花纹理；基于去除了背景压花纹理的待测西服图像信息，所述西服检测装置上的电脑4根据线性高斯算法检测西服表面污渍；通过快速傅里叶变换去除所述待测西服图像上的背景压花纹理的步骤包括：对所述待测西服图像进行快速傅里叶正向变换获取频谱图；在所述频谱图中检测所述背景压花纹理对应的频率峰值，消除所述频率峰值；将消除频率峰值后的所述频谱图通过逆向快速傅里叶变换得到去除了背景压花纹理的待测西服图像信息；西服检测方法还包括以下步骤：判断所述检测装置的电脑4中是否存在西服模板文件，如果不存在，则开始创建所述西服模板文件；其中，创建所述西服模板文件的步骤包括：读取标准的西服图像；基于所述标准的西服图像，选取整个西服作为西服模板；基于所述西服模板进行靶标标定；保存西服模板文件；基于待测西服尺寸和西服表面污渍的检测结果，对所述检测西服进行等级评价；以及显示所述检测结果和所述等级评价结果；快速傅里叶变换则是将时空域的数据转换为频域数据，其常用于信号处理领域，用来分析包含简单采样信号的频率；具体算法如下：设f(x，y)是尺寸为m
×
n的原始图像，则有：
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式1其中，
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式2
由于快速傅里叶变换可逆，因此我们可将图像信息f(x，y)重新定义为：
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式3其中，式4基于上述算法，采用快速傅里叶变换去除西服背景压花纹理的步骤可以概括为：1)对待测西服的原始图像信息进行快速傅里叶变换，得到频谱图；2)在频谱图中检测背景压花纹理对应的频率峰值；3)通过合适的滤波器消除上述峰值；4)将滤波后的频谱图通过逆向快速傅里叶变换得到去除规则背景压花纹理的西服图像信息；具体去除方法包括：将图像信息经过fft正向变换为频谱图，计算该复杂图像的功率谱图；经过窗口为9
×
9的二项式滤波器去除杂点，经由阈值分割和特征提取，筛选可能的背景元素；检测所有连通域的局部最大值并用凸点标记，选用能够覆盖全部凸点的最小四边形区域作为研究对象，生成同性质的二维齐次变换矩阵；经过缩放和仿射变换得到所有局部最大值光斑；在初始频谱图中去掉上述光斑后，经快速傅里叶反向变换即可得到去除背景压花纹理的图像信息，压花纹理在一定程度上得到了抑制，尤其是在消除压花纹理产生的暗斑方面效果显著；线性高斯算法包括以下步骤：1)检测组成线状结构污渍的点源；2)连接这些点源；3)测定线状结构宽度；4)消除非对称线结构偏差。具体算法如下：假设待测线段为z(x)，是常见的类抛物线，由于曲线凹凸是通过z(x)在一阶导数为0处所对应的二阶导数的正负决定的，即z
″
(x)≥0时表示亮背景下的暗线条，而z
″
(x)≤0表示暗背景下的亮线条。但实际中由于受到噪声干扰，需要将图像信息与高斯平滑核的导数卷积来估计z(x)的一阶和二阶导数。同样的，上述理论也可拓展到棒状模型中，即棒状曲线fb(x)与高斯平滑核gσ(x)及其导数g'σ(x)和g”σ(x)卷积可以得到平滑函数：式5式6
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式7其中，σ为高斯函数的宽度参数，控制了函数的径向作用范围；ω是线半宽；h是线高，式6的绝对值最大值和式7的零位可用于推算出线边缘的走向且有：
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式8同理，二维曲线结构模型设为s(t)，其在垂直于线的方向上表现的特征与理想曲线fa类似，我们把这个方向定义为n(t)。为定义图像点的局部线方向，我们设置图像偏导数rx、ry、rxx和rxy，线结构z(x，y)第二个方向上的导数的最大绝对值即为n(t)，可由hessian矩阵的特征值和特征向量来确定：
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式9像一维数组一样，将(tnx，tny)插入泰勒多项式中，用于消除当前像素中的第一个方向上的导数，即该点可表示为：
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式10其中，
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式11(nx，ny)第二个方向上的导数(即为最大特征值)用于选择线段；在提取单独的线点后，需要将它们连成线，为提取线宽和消除非对称线偏差奠定基础。综上可得，每个像素的方向向量可由(nx，ny)＝(cosα，sinα)表示，线长可由α方向上的第二方向导数表示，亚像素位置可由坐标(px，py)表示；消除非对称线的误差可以分为两个步骤：1)依据carsten steger的分析可得，a的真值可由图像中可观测值r量化，进而采用双线性差值可以有效的获取a的值；2)在边缘点出现多响应或两条线间距小的情况下，易出现vσ＜2且f-1未定义的线点，此时采用差值分析处理的方式估算缺失点。通过线性高斯算法最终可以提取到待测西服表面的污渍，提取到的污渍包括西服表面的点状和线状污渍；工作时，该种基于线性高斯算法的西服检测装置及方法，通过在检测箱体1的内部设有图像采集机构2可以对西服进行图形采集，图像识别技术利用其防抖科技，可瞬时捕捉衣物的信息，而检测箱体1内部的传送带3可以将西服传送到图像采集机构2的下方，图像采集机构2将采集到的西服图像发送到电脑4内部，电脑4可以根据快速傅里叶变换去除待测西服图像上的背景压花纹理，再根据线性高斯算法检测西服表面污渍，提高了西服表面污渍的检测准确性。
31.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。