本发明专利技术公开一种基于DST文件解析与机器视觉结合的绣布自动切割方法，在毛绒玩具制造业，毛绒玩具的外形和图案是采用刺绣机器进行加工，然后采用激光切割机将整幅绣片进行逐一切割。本发明专利技术方法首先通过将DST文件（刺绣文件）解析为图像文件，选择其中的切割单元并提取其信息，获得其单元的内部参数。然后根据照相机拍照得到的切割样本的图像，对其进行相关的处理，将之前得到的切割单元信息与处理后的样本匹配，最终确定切割线位置并产生PLT文件，由切割机进行切割。不同于其它基于机器视觉的激光切割方法，本方法只需要拍照一次就可以完成整幅刺绣样本的切割，本方法具有工作效率高、残次率低的特点，对复杂刺绣样本有很强的切割能力。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种绣布自动切割方法，基于DST文件解析与机器视觉的结合。
技术介绍
目前的绣布激光切割系统主要有两种一种是先在白纸上面切割一次，然后将绣布样本放在切割面上，将绣布上的花型与白纸上切割出的轮廓对齐后再切割一次；另一种是在激光切割头上安装相机，每切割一个花型单元就要提取样本并处理一次，即每次只能切割一个花型单元。由于故有切割系统存在工作效率低，残次品比重高等问题，因此迫切需要一种新的切割方式，用以取代现行方式。机器视觉的飞速发展为我们解决上述问题提供了一种新的思路。机器视觉就是利用机器代替人眼来做各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。典型的机器视觉系统可以分为图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下I、照相机根据指令进行拍照，其曝光时间预先设定；2、图像采集部分接收摄像机数字化后的数字图像数据，并将其存放于处理器或计算机内存中；3、处理器对图像进行处理、分析、识别、获得测量结果或逻辑控制值；4、处理结果控制流水线的动作、定位、纠正运动的误差等。
技术实现思路
专利技术目的为了克服现有技术中存在的工作效率低下，材料利用率低，成本较高等问题。本专利技术通过运用机器视觉的方法，解决了原有切割系统科技含量与工作效率低下、残次品比重高的缺点。通过运用机器视觉的方法，降低了人在切割过程中的作用，依靠相机与切割机的闻精度，可以大大提闻广品的成品率、降低成本、提闻工作效率。技术方案为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于DST文件解析与机器视觉结合的绣布自动切割方法，其特征在于该方法用到一种激光切割机，该激光切割机切割面正上方架设有相机，所述绣布自动切割方法包括如下步骤(I)DST文件解析，获得原始刺绣文件图像信息和内部特征信息，为图像匹配做准备工作；(2)样本提取与处理，通过相机拍照获得样本图像信息，并对样本图像进行畸变矫、正、二值化处理以及提取样本内部特征操作，获得样本的特征信息；(3)匹配，将得到的DST文件与样本的特征信息进行匹配，匹配单元质心并根据最小二乘法进行质心匹配与切割线校正；(4)DST映射，将匹配后的切割线坐标通过坐标变换映射到切割面坐标系下用于切害I]，然后输出激光切割机能够执行的PLT文件，由激光切割机进行切割。本专利技术通过DST解析算法将用于加工毛绒玩具的绣布刺绣文件(DST文件)信息输入到处理系统进行处理，获得匹配样本，然后通过相机提取绣布样本图像，并运用DST解析获得的信息以及一定的处理算法检测绣布，获得其中各个切割单元的位置，将处理结果反馈到激光切割机执行切割操作，对提高切割精度、降低工作复杂度、减小工作量有很重要的意义。本专利技术利用机器视觉代替人工的方法，利用照相机分辨率高、工作稳定的性能，通过一定的处理程序，运用先进的图像处理算法可以大大提高切割效率，降低切割机对于人的依赖程度，提高劳动生产率，由于本专利技术的高精度，可以有效提高布料的利用率，降低切割的残次品比重。不同于其它基于机器视觉的激光切割方法，本方法只需要拍照一次就可以完成整幅刺绣样本的切割，具有工作效率高、残次率低的特点。对复杂刺绣样本有很强的切割能力。附图说明图I机器视觉切割流程2DST文件显示画面；图3对应DST文件刺绣后的绣布；图4DST文件内部独立单元提取；图5边框提取流程图；图6DST单元和边框相交；图79点漫水填充法；图8用于获得变换坐标系的切割后的圆图像；图9MFC操作界面；图10激光切割机示意图；图11图像匹配后在MFC界面显示出的图像； 图12切割线定位整体图像；图13切割线定位局部图像；图14激光切割机切割过程；图15切割后图像。具体实施例方式理论基础图像识别。图像识别的第一步是提取有效的图像特征，在这里，我们主要引入矩特征量和轮廓特征量，矩特征量包括Hu矩、归一化转动惯量(NMI)和仿射不变矩，而轮廓特征量包括轮廓离散化参数和奇异值分解。这5个特征量都具有良好的平移、旋转和比例不变性，在图像目标识别中得到了广泛的应用。下面结合附图I对本专利技术作更进一步的说明。IDST文件解析由于电脑设计的绣花文件为DST格式，不能直接获得其内部特征与图像信息，因此本专利技术的第一步是DST文件解析，对DST文件进行解析，获得其图像信息与内部特征。DST文件是由头文件与花样文件体组成，两部分用于存放不同的信息，具体解析过程如下。I. IDST头文件组成花样文件头主要用来存放一些关于花样的说明信息，DST文件有一个512字节的文件头，前128字节以文本文件的形式存储了一些文件信息，这些信息包括信息标识和信息值，信息值使用十进制码，未使用的部分由空格字符(ASCII码值0x20)代替，每一段由字符“\” (ASCII码值OxOD)隔离，具体各段意义参见表I。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于DST文件解析与机器视觉结合的绣布自动切割方法，其特征在于该方法用到一种激光切割机，该激光切割机切割面正上方架设有相机，所述绣布自动切割方法包括如下步骤 (1)DST文件解析，获得原始刺绣文件图像信息和内部特征信息，为图像匹配做准备工作； (2)样本提取与处理，通过相机拍照获得样本图像信息，并对样本图像进行畸变矫正、二值化处理以及提取样本内部特征操作，获得样本的特征信息； (3)匹配，将得到的DST文件与样本的特征信息进行匹配，匹配单元质心并根据最小二乘法进行质心匹配与切割线校正； (4)DST映射，将匹配后的切割线坐标通过坐标变换映射到切割面坐标系下用于切割，然后输出激光切割机能够执行的PLT文件，由激光切割机进行切割。2.如权利要求I所述的基于DST文件解析与机器视觉结合的绣布自动切割方法，其特征在于DST文件解析的过程包括 (I. I)根据DST文件的编码方式解析每一针的功能，记录每一针的偏移坐标与操作，并且记录解析过程中所有出现的闭合数据段； (I. 2)根据(I. I)解析得到的结果，创建一幅空白图像，在图像上将每...
【专利技术属性】
技术研发人员：李新德，金晓彬，曹久祥，张秀龙，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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