一种坯布幅宽测量方法、系统、计算机设备、及存储介质

技术领域

本发明涉及坯布识别技术领域，更具体地说，它涉及一种坯布幅宽测量方法、系统、计算机设备、及存储介质。

背景技术

不同的布种在不同的订单场景下织造的布匹幅宽是不相同的，纺织厂内部后续工作流程都依靠布幅宽度这个参数进行后续流程流转。传统的方法通过人工测量和机器读数获取坯布宽幅，然后手动输入MES，存在重复工作和容易出错的问题。而传统机器学习和图像处理的方法进行布幅宽度测量的情况，也存在误识和精度不高的问题，坯布之间因为工艺，颜色，纹理、组织结构等因素导致布边纹理差异较大，且机台上布边所在的背景环境复杂，因此测量精度较低，导致幅宽不准确，因此还有待改进的空间。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种坯布幅宽测量方法、系统、计算机设备、及存储介质，具有能够精确的测量出来布幅的宽度的优点。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种坯布幅宽测量方法，包括：

控制相机沿坯布的宽度方向移动并拍摄若干坯布图像；

对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像；

采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别；

获取各个坯布图像对应的拍摄坐标；

根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度。

可选的，所述控制相机沿坯布宽度方向移动并拍摄若干坯布图像，包括：

设定相机与坯布之间的距离为第一预设距离；

控制相机沿坯布宽度方向以预设速度进行移动；

控制相机每间隔预设拍摄时间对坯布进行拍摄，得到若干坯布图像。

可选的，所述对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像，包括：

对各个坯布图像进行直方图均衡化处理，得到对应的第一处理图像；

对各个第一处理图像进行像素均值处理，得到对应的第二处理图像；

对各个第二处理图像进行数据标准化处理，得到对应的预处理图像。

可选的，所述采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别，包括：

预先设定布匹内区域得分为第一得分，布边区域得分为第二得分，布匹外区域得分为第三得分，其中第一得分小于第二得分，第二得分小于第三得分；

采用Mob i l eOne对各个预处理图像中的所有区域进行识别，计算各个预处理图像对应的总计分数；

根据各个预处理图像对应的总计分数判断对应的坯布图像类别。

可选的，所述获取各个坯布图像对应的拍摄坐标，包括：

以相机初始位置为坐标原点，以相机移动方向为坐标轴；

根据各个坯布图像的拍摄时间戳、预设速度和预设拍摄时间计算各个坯布图像对应的拍摄坐标。

可选的，所述根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度，包括：

将总计分数前二的两张坯布图像作为第一边缘坯布图像和第二边缘坯布图像；

获取第一边缘坯布图像的拍摄坐标作为第一拍摄坐标；

获取第二边缘坯布图像的拍摄坐标作为第二拍摄坐标；

设定所有坯布图像的像素宽度与实际宽度的图像比例；

根据所述图像比例计算第一边缘坯布图像中布边到布匹外区域的宽度作为第一宽度；

根据所述图像比例计算第二边缘坯布图像中布边到布匹外区域的宽度作为第二宽度；

根据所述第一拍摄坐标、第二拍摄坐标、第一宽度和第二宽度计算得到坯布的布幅宽度。

一种坯布幅宽测量系统，包括：图像拍摄模块，用于控制相机沿坯布的宽度方向移动并拍摄若干坯布图像；

图像处理模块，用于对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像；

图像识别模块，用于采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别；

坐标获取模块，用于获取各个坯布图像对应的拍摄坐标；

宽度计算模块，用于根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度。

可选的，所述图像拍摄模块包括：

距离设定单元，用于设定相机与坯布之间的距离为第一预设距离；

速度控制单元，用于控制相机沿坯布宽度方向以预设速度进行移动；

拍摄时间控制单元，用于控制相机每间隔预设拍摄时间对坯布进行拍摄，得到若干坯布图像。

一种计算机设备,包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

综上所述，本发明具有以下有益效果：在织机的上方架设一根横跨织机的横梁，在横梁上装配伺服电机和相机模块，通过控制伺服电机带动相机沿的宽度方向，并在相机移动过程中对坯布进行拍摄，从而得到若干坯布图像，且拍摄区域覆盖整个布面包括布边；而由于坯布之间因为工艺，颜色，纹理、组织结构等因素导致布边纹理差异较大，且机台上布边所在的背景环境复杂，故需要对各个坯布图像进行处理，以提高后续识别的精准性；且通过Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，其具有较快的推理速度和识别精度，能够精确的得到各个预处理图像的识别结构，并在相机拍摄过程中，会将拍摄的物理坐标信息一并存储，故通过识别布边区域结合对应的预处理图像即可计算得到精确的布幅宽度。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为本发明组装时的结构框图；

图3为本发明实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”、“上”、“下”以及类似的表述只是为了说明的目的，而不是指示或暗示所指装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

下面结合附图和实施例，对本发明进行详细描述。

本发明提供了一种坯布幅宽测量方法,如图1所示，包括：

步骤100、控制相机沿坯布的宽度方向移动并拍摄若干坯布图像；

步骤200、对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像；

步骤300、采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别；

步骤400、获取各个坯布图像对应的拍摄坐标；

步骤500、根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度。

在实际应用中，在织机的上方架设一根横跨织机的横梁，在横梁上装配伺服电机和相机模块，通过控制伺服电机带动相机沿的宽度方向，并在相机移动过程中对坯布进行拍摄，从而得到若干坯布图像，且拍摄区域覆盖整个布面包括布边；而由于坯布之间因为工艺，颜色，纹理、组织结构等因素导致布边纹理差异较大，且机台上布边所在的背景环境复杂，故需要对各个坯布图像进行处理，以提高后续识别的精准性；且通过Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，其具有较快的推理速度和识别精度，能够精确的得到各个预处理图像的识别结构，并在相机拍摄过程中，会将拍摄的物理坐标信息一并存储，故通过识别布边区域结合对应的预处理图像即可计算得到精确的布幅宽度。

进一步地，所述控制相机沿坯布宽度方向移动并拍摄若干坯布图像，包括：

设定相机与坯布之间的距离为第一预设距离；

控制相机沿坯布宽度方向以预设速度进行移动；

控制相机每间隔预设拍摄时间对坯布进行拍摄，得到若干坯布图像。

在实际应用中，在织机上方架设一根横跨织机的横梁，横梁距离织机上布面高度约100cm,横梁距离地面高度约200cm左右；相机以1cm/s的速度进行移动，且将预设拍摄时间设定为1s，一般的坯布宽度通常在40cm左右，故能够拍摄得到40多张坯布图像。

可选的，所述对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像，包括：

对各个坯布图像进行直方图均衡化处理，得到对应的第一处理图像；

对各个第一处理图像进行像素均值处理，得到对应的第二处理图像；

对各个第二处理图像进行数据标准化处理，得到对应的预处理图像。

在实际应用中，将相机运动过程中拍摄的图像实时送入算法模块，算法模块内部使用OpenCV.equa l i zeH i st进行直方图均衡化保证图片光线分布统一，对图像进行像素均值计算，将像素均值设置到160，减小不同光照对图片的影响；将调整后的图像数据进行Z-SCORE标准化操作(减均值[138,138,138]除以标准差[0.104,0.104,0.104])作为模型输入。

可选地，所述采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别，包括：

预先设定布匹内区域得分为第一得分，布边区域得分为第二得分，布匹外区域得分为第三得分，其中第一得分小于第二得分，第二得分小于第三得分；

采用Mob i l eOne对各个预处理图像中的所有区域进行识别，计算各个预处理图像对应的总计分数；

根据各个预处理图像对应的总计分数判断对应的坯布图像类别。

在实际应用中，因为布边检测模型是一个重复调用率极高的业务，在这种场景下对模型的推理速度要求极高，所以我们创新的使用更先进的模型Mob i l eOne，提高推理效率；Mob i l eOne是由App l e研究发布，定位移动端高性能网络，它基于Mob i leNetV1改进而来，通过控制重参数分支数量和使用ReLU激活函数降低延迟，在移动端达到极致的性能，在I Phone12上达到2ms的推理速度,在我们的机器上使用CPU运行推理速度也在3ms左右，并且精度超过Mob i l enetV1；修改Mob i l eOne模型结构，将模型最后FC层输出通道设置为3，经过softmax输出图片对应的类别和分数(0-1之间)，分类包括以下类别：0：布匹内，1：布边，2：布匹外；根据各个图像的总计分数即可得到对应的坯布图像类别。

进一步地，所述获取各个坯布图像对应的拍摄坐标，包括：

以相机初始位置为坐标原点，以相机移动方向为坐标轴；

根据各个坯布图像的拍摄时间戳、预设速度和预设拍摄时间计算各个坯布图像对应的拍摄坐标。

在实际应用中，以横梁的一端作为坐标原点，以横梁的方向建立坐标轴，由于相机始终在横梁上移动，故根据相机的拍摄时间戳、预设速度和预设拍摄时间即可得到各个坯布图像对应的拍摄坐标。

进一步地，所述根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度，包括：

将总计分数前二的两张坯布图像作为第一边缘坯布图像和第二边缘坯布图像；

获取第一边缘坯布图像的拍摄坐标作为第一拍摄坐标；

获取第二边缘坯布图像的拍摄坐标作为第二拍摄坐标；

设定所有坯布图像的像素宽度与实际宽度的图像比例；

根据所述图像比例计算第一边缘坯布图像中布边到布匹外区域的宽度作为第一宽度；

根据所述图像比例计算第二边缘坯布图像中布边到布匹外区域的宽度作为第二宽度；

根据所述第一拍摄坐标、第二拍摄坐标、第一宽度和第二宽度计算得到坯布的布幅宽度。

在实际应用中，在实际应用中，通过第一拍摄坐标和第二拍摄坐标能够求取第一拍摄坐标和第二拍摄坐标之间的距离，从而得到第一边缘坯布图像和第二边缘坯布图像之间的布幅宽度，并由于相机与坯布之间的距离固定，故相机的图幅大小可换算成实际尺寸，因此通过计算第一边缘坯布图像和第二边缘坯布图像中布边到布匹外区域即可求得布匹外的宽度，再在第一边缘坯布图像和第二边缘坯布图像之间的布幅宽度上加上两个图幅大小的实际尺寸减去第一边缘坯布图像和第二边缘坯布图像中布边对应的第一宽度和第二宽度，即可得到布幅宽度。

在实际应用中，本方案基于最新的Mob i l eOne模型进行应用和改进，利用布边检测模型库实现了根据不同布匹计算出不同的布匹幅宽，提高了一键幅宽的精准度，以较低的硬件成本计算，可以精确的测量出来布幅的宽度，在业务上提高了生产效率，促进业务发展。

如图2所示，本发明还提供了一种坯布幅宽测量系统，包括：

图像拍摄模块10，用于控制相机沿坯布的宽度方向移动并拍摄若干坯布图像；

图像处理模块20，用于对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像；

图像识别模块30，用于采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别；

坐标获取模块40，用于获取各个坯布图像对应的拍摄坐标；

宽度计算模块50，用于根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度。

进一步地，所述图像拍摄模块包括：

距离设定单元，用于设定相机与坯布之间的距离为第一预设距离；

速度控制单元，用于控制相机沿坯布宽度方向以预设速度进行移动；

拍摄时间控制单元，用于控制相机每间隔预设拍摄时间对坯布进行拍摄，得到若干坯布图像。

关于一种坯布幅宽测量系统的具体限定可以参见上文中对于一种坯布幅宽测量方法的限定，在此不再赘述。上述一种坯布幅宽测量系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机程序被处理器执行时以实现一种坯布幅宽测量方法。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：控制相机沿坯布的宽度方向移动并拍摄若干坯布图像；

对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像；

采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别；

获取各个坯布图像对应的拍摄坐标；

根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度。

在一个实施例中，所述控制相机沿坯布宽度方向移动并拍摄若干坯布图像，包括：

设定相机与坯布之间的距离为第一预设距离；

控制相机沿坯布宽度方向以预设速度进行移动；

控制相机每间隔预设拍摄时间对坯布进行拍摄，得到若干坯布图像。

在一个实施例中，所述对各个坯布图像进行图像处理，生成对应的预处理图像，包括：

对各个坯布图像进行直方图均衡化处理，得到对应的第一处理图像；

对各个第一处理图像进行像素均值处理，得到对应的第二处理图像；

对各个第二处理图像进行数据标准化处理，得到对应的预处理图像。

在一个实施例中，所述采用Mob i l eOne对各个预处理图像进行识别，得到对应的坯布图像类别，包括：

预先设定布匹内区域得分为第一得分，布边区域得分为第二得分，布匹外区域得分为第三得分，其中第一得分小于第二得分，第二得分小于第三得分；

采用Mob i l eOne对各个预处理图像中的所有区域进行识别，计算各个预处理图像对应的总计分数；

根据各个预处理图像对应的总计分数判断对应的坯布图像类别。

在一个实施例中，所述获取各个坯布图像对应的拍摄坐标，包括：

以相机初始位置为坐标原点，以相机移动方向为坐标轴；

根据各个坯布图像的拍摄时间戳、预设速度和预设拍摄时间计算各个坯布图像对应的拍摄坐标。

在一个实施例中，所述根据各个坯布图像对应的坯布图像类别和拍摄坐标计算坯布的布幅宽度，包括：

将总计分数前二的两张坯布图像作为第一边缘坯布图像和第二边缘坯布图像；

获取第一边缘坯布图像的拍摄坐标作为第一拍摄坐标；

获取第二边缘坯布图像的拍摄坐标作为第二拍摄坐标；

设定所有坯布图像的像素宽度与实际宽度的图像比例；

根据所述图像比例计算第一边缘坯布图像中布边到布匹外区域的宽度作为第一宽度；

根据所述图像比例计算第二边缘坯布图像中布边到布匹外区域的宽度作为第二宽度；

根据所述第一拍摄坐标、第二拍摄坐标、第一宽度和第二宽度计算得到坯布的布幅宽度。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synch l i nk)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。