摘要
本发明公开了一种织物褶裥保持性智能视觉评级方法,包括如下步骤:S1:织物试样图像采集;S2:织物图像预处理;S3:特征点提取与匹配;S4:相机标定与图像校正;S5:织物三维重建;S6:织物外观褶裥评级;本发明采用机器视觉和图像分析技术,可以快速计算出织物试样有效区域内所有点的视差和深度,获得织物的空间点云信息,实现织物表观形态的三维重建,解决织物褶裥外观客观评级的花型、纹理等干扰等难题,从而更高效、准确地对织物褶裥进行等级评定,填补我国纺织领域织物外观检测评级标准的空白。
技术关键词
织物试样
评级方法
相机标定
图像校正
点云信息
织物外观
畸变模型
视觉
特征点
织物表面特征
图像采集装置
多尺度特征
特征金字塔网络
关键点
图像分析技术
棋盘格图
数据格式
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虚拟三维场景
车辆参数信息
车载设备数据
路径规划算法
测试方法
激光雷达数据
车辆定位方法
点云信息
计算机程序指令
车辆运动学模型
动态标定方法
特征点
高精度电子地图
图像
联合标定方法
车辆全景
智能感知系统
智能感知方法
数据采集模块
模型训练模块
扫描数据修正方法
三维模型信息
牙齿模型
锥形束计算机断层扫描
最小化误差