皮革切割CAM系統(tǒng)中圖像分割問題的研究.pdf

1、現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展和人們生活水平的提高,使得對皮革制品的需求不斷增加.然而,由于皮革自身特性的限制,傳統(tǒng)的皮革生產(chǎn)加工工藝的效率低下,并且成本高昂,成為了皮革制品生產(chǎn)發(fā)展的一個重要的障礙.為了提高皮革切割生產(chǎn)的效率并降低生產(chǎn)成本,將計算機(jī)技術(shù)與傳統(tǒng)的皮革切割生產(chǎn)工藝相結(jié)合研制了皮革切割CAM系統(tǒng).在此系統(tǒng)中,將皮樣曲線從皮革圖像中提取出來是一個關(guān)鍵的問題,也是一個典型的圖像分割問題.皮革表面具有特殊結(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)使得皮革在任意光源的照射下都

2、會產(chǎn)生反光,并且反光的亮度可能高于皮樣曲線的亮度.這就使得基于亮度的分割方法不能夠完成皮革圖像的分割問題.因此,考慮利用皮革圖像中的彩色信息解決這個圖像分割問題.針對典型的皮革圖像,分析了9個代表顏色信息的特征量的特點.這9個特分割時最常用的特征量,H、S、I來自HSI模型,I1、I2、I3來自I1I2I3模型,I2'、I3'是I2、I3的變形.實驗結(jié)果表明,特征量S、 I2、I2'對于皮革圖像有較好的分割效果.根據(jù)這一實驗結(jié)果,并結(jié)合

3、了圖像分割的現(xiàn)有成熟理論與算法,提出了4個針對皮革圖像的分割算法.為了驗證這4個算法的有效性并比較它們的分割效果,設(shè)計了一個分割算法的評價實驗.算法評價實驗的結(jié)果表明,4個算法中采用特征量I1、I2'的多維閾值分割方法具有最好的分割穩(wěn)定性和執(zhí)行效率,最適用于皮革切割CAM系統(tǒng).在皮革切割CAM系統(tǒng)軟件中實現(xiàn)了這個算法,并將其應(yīng)用于實際的生產(chǎn)環(huán)境.現(xiàn)場應(yīng)用表明,該文的采用特征量I1、I2'的多維閾值分割方法較好的解決了皮革圖像的分割問題.