含疵樣片提取過程中拓撲關系的構建及其應用

尚會超， 靳 瑋，2， 崔陸軍

(1. 中原工學院 機電學院， 河南 鄭州 450007； 2. 鄭州工商學院 機械與電信工程學院， 河南 鄭州 451400)

服裝生產的基本工藝流程包括布料進廠檢驗、打版、排料、剪裁、縫制、成衣檢驗、包裝入庫等一系列工序[1]，與本文研究相關的工序主要是前4個。布料進入工廠后首先要經外觀質量檢驗，并在布料上疵點部位進行分類標識[2]。服裝打版就是將服裝設計圖做出樣板，即服裝樣片，這個工藝流程現在通常由服裝CAD軟件來完成，本文實驗研究采用DOCAD度卡服裝自動打版排料軟件。自動排料[2]就是將服裝打版出來的樣片按照自動鋪布機上鋪好的布匹尺寸范圍進行自動排布。最后再用手動裁剪或自動剪裁系統將面料裁剪成樣片成品。本文研究對象是在布料進廠外觀質量檢驗后，并采用長方形、圓形、一字形等符號對疵點進行標識后的牛仔布料。通過在自動鋪布機上安裝視覺檢測系統，在鋪布過程中對疵點標識進行二次識別和定位，確定疵點標識在鋪展后每層布匹上的坐標，再與自動打版排料軟件中樣片位置進行匹配，從而確定疵點標識所在樣片即含疵樣片的位置、形狀等信息，用于含疵樣片的自動重新排料、自動裁剪，可以改變傳統的裁剪之后手工驗片、裁剪、替換含疵樣片的繁瑣過程，顯著提高服裝生產的自動化程度。

在疵點標識的檢驗過程中，疵點標識的形狀、大小、位置是隨機的，而排料系統中的樣片排布位置是相對確定的，但二者都是確定的空間對象，因此，本文提出以確定空間對象的拓撲關系模型為基礎，建立疵點標識與樣片的拓撲交集模型，并與自動排料、自動裁剪等工藝流程結合起來[3]，以期實現自動鋪布過程中疵點標識與樣片的匹配定位與含疵樣片的提取更換。

1 拓撲關系的建立

服裝樣片種類有很多，以DOCAD服裝自動排料系統生成的樣片為例，可將樣片典型化為凹形區域、凸形區域，討論其與疵點標識的拓撲關系。

研究中假設樣片是凹形、凸形區域，疵點標識是簡單區域，基本定義有4種[4-5]。

定義1：假設平面區域A中的任意2點的連線上的任一點總在區域A中，那么稱A為凸形區域，如圖1(b)所示。定義2：假設平面區域B中的任意2點的連線上存在任一點不在區域B中，那么稱B為凹形區域，如圖1(a)所示。定義3：平面內包圍區域的線稱為區域的邊界，如圖1所示凸形、凹形區域的邊界。定義4：凸形區域A以外的部分稱為A的余，凹形區域B以外的部分稱為B的余。

圖1 典型化樣片區域Fig.1 Typical sample region.

拓撲關系、順序關系、度量關系是拓撲學中主要的3類空間關系。拓撲關系體現了空間對象的一種不依賴于幾何形變的內在聯系[6]。無論空間對象多么復雜，都可以抽象為以下幾類：點對象、 線對象、 面對象。RCC模型、四交模型、九交模型[7]都是確定空間對象的拓撲關系模型的典型。本文所研究的疵點標記和樣片都是確定的空間對象，因此，可以用確定空間對象的拓撲關系模型來研究二者之間的拓撲關系以及度量關系，如圖2所示。

圖2 含疵樣片與疵點標識間的的拓撲關系以及度量關系Fig.2 Topological and metric relationship between defective sample and defect identification

2 交集矩陣模型的建立

2.1 塊狀疵點交集模型的建立

2.1.1凹形區域樣片與塊狀疵點交集模型建立

本文研究了一個凹形區域(樣片)和一個簡單區域(疵點標記)的拓撲關系。設凹形區域為B，簡單區域為A，V(A)、V(B)表示A、B的內部，S(A)、S(B)表示A、B的邊界，W(A)、W(B)表示A、B 的余，V(A)∩V(B)表示V(A)與V(B)的交集，因此V(A)、S(A)、W(A)分別與V(B)、S(B)、W(B)兩兩組合求交集形成了3×3=9種交集，可用3行3列的矩陣模型R(A,B)來方便描述，如式(1)所示，即構成了拓撲關系描述的九交模型[8-9]，其中R(A,B)的9種交集元素分別用M1～M9來表示。由于每個交集元素M都可能存在空與非空2種情況，那么在理論上9個元素可產生29=512 種不同的空間關系。

(1)

通過推導，得出實際情況中判斷疵點標識與樣片的關系，即疵點是否與樣片有交集，只需要判斷M1，M2，M4，M5是否為空即可。若都為空，說明該樣片不是含疵樣片，若任意一個非空，則說明該樣片是含疵樣片需要提取，因此上述九交矩陣模型R(A,B)可簡化為四交矩陣模型Q(A,B)，如式(2)所示。

Q(A,B)=

(2)

雖然每種拓撲關系對應唯一的交集模型矩陣，但是每個交集模型矩陣可能對應多種不同的實際相交情況。根據實際情況排除一些不具實際意義的情況，將常見塊狀疵點標識與凹形樣片的關系

圖3 凹形樣片與塊狀疵點標識的交集矩陣模型Fig.3 Intersection matrix model of concave sample and massive defects. (a)A disjoint B; (b)A intersects B; (c)A contacts B; (d)A contains B; (e)A covers B; (f)B contains A; (g)B covers A

2.1.2凸形區域樣片與塊狀疵點交集模型建立

圖4 凸形樣片與塊狀疵點標識的交集矩陣模型Fig.4 Intersection matrix model of convex sample and massive defects. (a)A disjoints B; (b)A intersects B; (c)A contacts B; (d)A contains B; (e)A covers B; (f)B contains A; (g)B covers A; (h)A coincides B

2.1.3凸形區域樣片與帶狀疵點交集模型建立

圖5 凸形樣片與帶狀疵點標識的交集矩陣模型Fig.5 Intersection matrix model of convex sample and banded defects.

2.2 線型疵點交集模型的建立

線目標的疵點是1條明確的線, 可以看作是1個狹長的帶狀區域壓縮至1條線段，下面討論疵點是線狀目標時的交集模型建立，設1個區域B(樣片)和1個線狀目標A(疵點)，V(B)表示B內部，S(A)、S(B)表示A、B邊界，在此由于A是線狀目標，所以S(A)既是A的邊界同時也是A的內部，W(A)、W(B)表示A、B的余，那么S(A)、W(A)分別與V(B)、W(B)、S(B)相互組合求交可形成3×2=6種交集，6種交集元素分別用M1～M6來表示，構成了式(3)所示的六交矩陣模型P(A,B)。

這里的六交模型在實際的二維拓撲空間中存在需滿足一定的條件，且疵點標識與樣片形成的六交模型關系在實際中存在還需更多限制條件，根據這些條件[10]，推導出樣片與疵點標識的關系主要與M1、M2、M3有關，即決定含疵樣片與線狀疵點拓撲關系的矩陣實質是1個如式(4)所示的列矩陣形式的三交矩陣模型W(A,B)。

(3)

(4)

圖6 凸形樣片與線狀疵點標識的交集矩陣模型Fig.6 Intersection matrix model of convex sample and line defects.

3 基于交集矩陣的含疵樣片提取算法

將上述建立的被測物體疵點標識與樣片的交集矩陣模型應用于含疵樣片的提取算法流程如圖7所示。在此將自動鋪布機坐標、排料軟件DOCAD坐標、自動裁床坐標設置統一，通過視覺檢測系統采集到自動鋪布機上的布匹圖像，采用HALCON軟件對圖像進行濾波、邊緣提取、區域分割等處理，提取出疵點標識的幾何、形狀、坐標信息等參數也就是疵點標識參數。導出DOCAD打版與排料軟件中樣片排布圖的數據，采用C++語言編程實現樣片邊界、中心坐標的提取算法[11-12]得到樣片信息參數。根據上述所建立的疵點標識與樣片的拓撲關系交集模型，對疵點標識參數、樣片邊界和坐標信息進行匹配，確定出每個疵點標識所對應的含疵樣片，將其樣片編號和排布圖數據信息輸出，方便對這些樣片再統一排料、裁剪，用來替換原來的含疵樣片。

圖7 含疵樣片提取算法流程圖Fig.7 Flow chart of extraction algorithm of sample with defects

4 實驗及分析

DOCAD每張排料圖在實際中會對應30層左右的布匹進行生產。為了驗證本文算法的有效性，以1層含疵牛仔布匹為例，對提出的疵點標識與含疵樣片的拓撲關系定位匹配方法進行實驗驗證。含疵牛仔布匹的幅寬為1.52 m，鋪布機上鋪布長度為8 m，以采集的含疵布匹圖像作為實驗對象，根據圖像處理提取出疵點標識的幾何、形狀、坐標信息等參數信息如表1 所示，包含了6 個疵點標識：塊狀(3個圓形)、帶狀(1個狹長帶狀、2個線狀)疵點標識。

根據DOCAD女款牛仔夾克打版的排布信息，選擇DOCAD自動排料，DOCAD系統會自動生成最合理的樣片排布方案，生成的女款牛仔夾克的排料圖(局部)如圖8所示。

樣片上S、M、L標記分別表示服裝的小碼、中碼、大碼。DOCAD系統根據排料圖自動生成樣片信息，根據文獻[1]中DXF與BMP文件轉換算法， 可將排料圖輸出的DXF文件轉換成BMP位圖形式，對位圖形式的排料圖采用模板匹配法確定每個樣片的類型和邊界范圍，結合疵點標識信息，利用上述建立的疵點標識與樣片的交集矩陣模型對含疵樣片進行自動定位，準確找到了6個含疵樣片的位置和編號。含疵樣片對應的樣片圖像如圖9所示。

表1 疵點標識信息Tab.1 Defects mark information

圖8 DOCAD中的女款牛仔夾克的排料圖(局部)Fig.8 Layout diagram of female denim jacket in DOCAD (partial)

圖9 相應編號的含疵樣片圖Fig.9 defect patterns with corresponding numbes

根據含疵樣片所對應的DOCAD排料圖輸出的樣片信息(碼數、種類等)，與樣片庫中標準樣片進行比對，重新排料并在自動裁床上裁出新的合格樣片進行更替。

通過上述實驗，可確定所建立的疵點標識與樣片的交集矩陣模型能夠根據疵點標識坐標信息和樣片排料信息實現含疵樣片的準確提取。經多次實驗驗證，表明含疵樣片的定位與準確提取率達到95%以上，發生提取失誤的情況主要發生在對跨多樣片的長線型疵點標識匹配上。

5 結 論

本文針對織物疵點直接自動檢測與提取難度大、準確率低的問題，結合服裝生產具體環節應用特點，在服裝布料的鋪布環節中提出了對疵點標識進行二次識別，尋找疵點標識與樣片之間的拓撲關系，實現含疵樣片提取的方法。疵點的分類標識有效降低了二次識別的難度，對于常見疵點標識可以做到全部正確檢出。通過對不同特征的疵點標識進行歸類比較，建立起疵點標識與樣片的交集矩陣模型，對織物疵點標識圖像處理結果、樣片特征數據提取結果建立匹配算法，實現了含疵樣片的定位與提取，含疵樣片的定位與準確提取率達到95%以上，其中對跨多樣片的長線型標識的匹配算法需進一步研究。本文研究與服裝設計、加工過程緊密結合，可有效銜接設計、排料、裁剪工藝環節，減少人工樣片檢驗環節，在牛仔布、針織品、麻布品等各種單色織物的服裝加工過程中具有廣泛的應用前景。