布料检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及布料检测技术领域，尤其涉及布料检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.缩水率是表示织物洗涤干燥后，织物尺寸发生变化的指标，它是织物重要的服用性能之一。缩水率的大小对成衣或其它编织用品的规格影响很大。在裁制衣料过程中，必须考虑缩水率的大小，以保证成衣的规格和穿着要求。
3.同样织物、服装上衣摆缝或裤(裙)侧缝在制造时可能会出现扭曲(又称扭斜)，同时在洗涤后经常会出现扭曲，轻者影响美观，重者影响服装性能，因此对于织物、成衣产品考核水洗后扭曲率(又称扭斜率)指标是非常必要的。
4.一般来说，织物在织造和染整过程中，纤维要拉伸多次，加工时间长，施加张力较大的织物缩水率就大，反之就小，同样扭斜率也会发生变化。然而目前布料的缩水率/扭斜率进行计算时，需要人工通过尺子在布料上进行检测，然后进行标记，从而建立特征样板，之后布料再进行漂洗，最后再进行人工计算布料缩水率/扭斜率，往往计算出来的布料缩水率/扭斜率存在误差。


技术实现要素：

5.本技术的目的是为解决上述技术问题的不足而提供一种布料检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够准确检测布料的缩水率和/或扭斜率，且适用多种布料，能够减少人工强度。
6.为了实现上述目的，本技术公开了一种布料检测方法，用于检测布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率，布料上分布有多个位置标记，其中所述方法包括：
7.获取布料对应的模板信息，所述模板信息包括至少部分所述位置标记的标准分布信息，以及获取布料漂洗后的至少部分所述位置标记的漂洗后分布信息；
8.根据布料漂洗后得到的所述漂洗后分布信息和所述标准分布信息得到布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率。
9.较佳地，所述“获取布料对应的模板信息”包括：
10.获取布料的图像；
11.根据布料的图像进行提取、分析得到所述模板信息。
12.较佳地，所述“获取布料漂洗后的至少部分所述位置标记的漂洗后分布信息”包括：
13.获取布料漂洗后的图像；
14.根据布料漂洗后的图像进行提取、分析得到所述漂洗后分布信息。
15.较佳地，所述标准分布信息包括至少部分所述位置标记对应的标准坐标信息；
16.所述漂洗后分布信息包括至少部分所述位置标记的漂洗后坐标信息；
17.所述“根据布料漂洗后得到的所述漂洗后分布信息和所述标准分布信息得到布料漂洗后的缩水率”包括：
18.根据由所述标准坐标信息得到的至少两所述位置标记之间的长度信息以及由所述漂洗后坐标信息得到的同样的至少两所述位置标记之间的长度信息得到缩水率。
19.较佳地，所述“根据布料漂洗后得到的所述漂洗后分布信息和所述标准分布信息得到布料漂洗后的扭斜率”包括：
20.根据至少两个所述位置标记在漂洗后的位置得到扭斜率。
21.较佳地，所述布料检测方法还包括：
22.根据标定平面至识别终端的标定高度和布料漂洗后的厚度得到布料漂洗后与所述识别终端之间的实际高度；
23.根据所述识别终端的识别信息和所述实际高度得到至少部分所述位置标记的漂洗后分布信息。
24.较佳地，所述布料检测方法，还包括：
25.获取所述布料和/或所述布料漂洗后的图像；
26.获取所述布料和/或所述布料漂洗后的图像中各像素点的梯度信息；
27.根据预设梯度信息筛选所述像素点，以保留满足所述预设梯度信息的所述像素点；
28.根据满足所述预设梯度信息的所述像素点识别所述位置标记。
29.为了实现上述目的，本技术还公开一种布料检测装置，用于检测布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率，布料上分布有多个位置标记，其中所述装置包括：
30.获取模块，所述获取模块用于获取布料对应的模板信息，所述模板信息包括至少部分所述位置标记的标准分布信息，以及用于获取布料漂洗后的至少部分所述位置标记的漂洗后分布信息；
31.计算模块，所述计算模块用于根据布料漂洗后得到的所述漂洗后分布信息和所述标准分布信息得到布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率。
32.为了实现上述目的，本技术还公开一种电子设备，其包括：
33.处理器；
34.存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
35.其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如上所述的布料检测方法。
36.为了实现上述目的，本技术还公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其包括所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的布料检测方法。
37.本技术获取布料对应的模板信息，模板信息包括至少部分位置标记的标准分布信息，以及获取布料漂洗后的至少部分位置标记的漂洗后分布信息，然后根据布料漂洗后得到的漂洗后分布信息和标准分布信息得到布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率。本技术根据布料漂洗后得到的漂洗后分布信息和标准分布信息，能够准确计算漂洗后布料的缩水率和/或扭斜率，且适用多种布料，能够减少人工强度。
附图说明
38.图1为本技术实施例布料检测方法的流程图。
39.图2为本技术实施例中位置标定的样式示意图。
40.图3为本技术实施例布料漂洗后的缩水率的计算示意图。
41.图4为本技术实施例布料漂洗后的扭斜率的计算示意图。
42.图5为本技术实施例识别终端的识别示意图。
43.图6为本技术实施例布料检测装置的示意框图。
44.图7为本技术实施例电子设备的示意框图。
具体实施方式
45.为详细说明本技术的技术内容、结构特征、实现原理及所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
46.请参阅图1，本技术公开了一种布料检测方法，用于检测布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率，布料上分布有多个位置标记，其中方法包括：
47.101、获取布料对应的模板信息，模板信息包括至少部分位置标记的标准分布信息，以及获取布料漂洗后的至少部分位置标记的漂洗后分布信息。
48.请参阅图2，布料上的位置标记可以是标定点，也可以是几何图案，当然也可以是其他具体标记方式，只要是根据“位置标记”能够执行本技术布料检测方法即可。
49.进一步地，布料上的位置标记的具体标记方式可以是使用不褪色墨水或布料标记打印器，也可以使用缝进布料做标记的线，其颜色与布料颜色应形成对比，另外也可以使用订书钉，当然也可以是采用其他具体标记方式，在此不作限定。
50.具体地，模板信息指的是未漂洗布料的信息，可以从当前待检测布料提取，也可以预先存储有同型号布料的信息作为模板信息，这样在后续对同型号的多张布料进行检测时，可以无需再重复从各布料提取模板信息，等等，在此不作限定。另外模板信息可以对应整张布料上的信息，也可以对应其中一部分布料面积的信息，只要模板信息对应布料上分布的至少一部分位置标记即可。
51.具体地，标准分布信息包括布料漂洗前的位置标记之间的位置信息(如坐标信息、长度信息等)。
52.具体地，模板信息可以是数字信息，可以根据布料上分布的至少一部分位置标记提取模板信息，当然也可以预先在系统上设置符合测试标准的模板信息(如符合测试标准的位置标记的数量、位置信息、位置标记之间的距离等)，以便于后续测试时直接调用符合测试标准的模板信息，无需每次测试时都需获取对应的模板信息，以缩小测试时间，能够适用于大量布料的测试工作。当然，模板信息也可以是图像信息，只要是据此能够执行本技术布料检测方法即可，在此不作限定。
53.在一些实施方式中，上述“获取布料对应的模板信息”包括：
54.获取布料的图像；
55.根据布料的图像进行提取、分析得到模板信息。
56.通过获取图像的方式，有利于提高模板信息的获取准确率。
57.具体地，可以通过识别终端实时获取布料的图像，也可以从系统上调用已存储的
的长度信息为c1’为2.2)，根据布料漂洗后的缩水率为布料漂洗后的长度变化(布料漂洗后的长度与布料漂洗前长度的差值)与布料漂洗前长度的比值，即(c1
’‑
c1)/c1，则该布料漂洗后的缩水率为0.1。当然也可以计算纬度(横向)方向的缩水率和经度(竖向)方向的缩水率，则对应选取纬度(横向)方向的位置标记和经度(竖向)方向的位置标记，再按照上述说明对应计算，在此不再阐述。
74.在一些实施方式中，上述“根据布料漂洗后得到的漂洗后分布信息和标准分布信息得到布料漂洗后的扭斜率”包括：
75.根据至少两个位置标记在漂洗后的位置得到扭斜率。
76.通过利用至少两个位置标记在漂洗后的位置得到扭斜率，能够提高测试效率和准确率。
77.具体地，标准分布信息还包括定位坐标系，两个位置标记位于定位坐标系上(定位坐标系定义有相互垂直的第一方向和第二方向)，定位坐标系可以测量两位置标记之间的连线距离、两位置标记在第一方向上的距离以及两位置标记在第二方向上的距离。扭斜率的具体计算方式可以有多种，比如，可以只根据两个位置标记在漂洗后的位置得到该两位置标记之间的连线距离、两位置标记在第一方向上的距离以及两位置标记在第二方向的上距离，再根据两位置标记在第二方向上的距离与两位置标记之间的连线距离的比值得到扭斜率。当然，也可以计算多组位置标记之间的连线距离、多组位置标记在第二方向的上距离，根据各组位置标记在第二方向的上距离之和与各组位置标记之间的连线距离之和的比值得到扭斜率。
78.下面结合图3和图4继续引用布料上的具体信息来进行说明，选取位置标记a1、a3、a6、a8。记录各位置标记漂洗前后的位置(这里为方便理解，引用坐标进行说明)。漂洗前的位置标记的坐标为a1(0，0)、a3(2，0)、a6(0，2)、a8(2，2)，漂洗后的位置标记的坐标为a1’(-0.1，0)、a3’(2.1，0)、a6’(-0.05，2)、a8’(2.05，2)。接着根据“两个位置标记在漂洗后的位置得到该两位置标记之间的连线距离、两位置标记在第一方向上的距离以及两位置标记在第二方向的上距离，再根据两位置标记在第二方向上的距离与两位置标记之间的连线距离的比值得到扭斜率”。如根据位置标记在漂洗后的位置a1’(-0.1，0)和a6’(-0.05，2)计算得到两位置标记之间的连线距离b1为2.0006，两位置标记在第一方向的上距离b2为2，以及两位置标记在第二方向的上距离b3为0.05，最后根据b3和b1的比值得到扭斜率。当然，也可以计算多组位置标记之间的连线距离、多组位置标记在第二方向的上距离，根据各组位置标记在第二方向的上距离之和与各组位置标记之间的连线距离之和的比值得到扭斜率，如分别记录位置标记a1’与a6’之间的连线距离b1为2.0006以及在第二方向的上距离b3为0.05，a3’与a8’之间的连线距离d1为2.0006、在第一方向的上距离d2为2，在第二方向的上距离d3为0.05，则根据各组位置标记在第二方向的上距离b3、d3之和与各组位置标记之间的连线距离b1、d1之和的比值得到扭斜率。
79.请参阅图5，在一些实施方式中，上述方法还包括：
80.根据标定平面至识别终端的标定高度和布料漂洗后的厚度得到布料漂洗后与识别终端之间的实际高度；
81.根据识别终端的识别信息和实际高度得到至少部分位置标记的漂洗后分布信息。
82.通过根据布料的厚度计算实际高度，再利用实际高度计算位置标记的漂洗后分布
信息，有利于减少计算误差，使测试更加准确。
83.可以理解的是，如果布料的模板信息也是通过识别终端进行识别，同样可以利用上述方法去除布料厚度造成的影响。
84.具体地，标定平面是指放置布料的平面(待测定平面)，标定高度是指识别终端与标定平面的距离(标定平面未放置布料时)，实际高度为标定高度和漂洗后布料的厚度之间的差值。
85.识别终端的识别信息包括识别角度，在测量时，识别终端获取需要测量的位置标记的视觉位置信息，接着根据当前的识别角度以及实际高度，计算对应位置标记之间的漂洗后分布信息(如漂洗后位置标记之间的距离)。
86.结合图5进行举例说明，识别终端获取需要测量的位置标记的视觉位置信息，如位置标记a1、a3，接着根据当前的识别角度z以及实际高度h3(标定高度h1-布料漂洗后的厚度h2)，利用该识别角度z和漂洗后布料与识别终端端的实际高度h3计算得到该两位置标记的距离(tanz与h3之积)。
87.请参阅图2，在一些实施方式中，上述方法还包括：
88.获取布料和/或布料漂洗后的图像；
89.获取布料和/或布料漂洗后的图像中各像素点的梯度信息；
90.根据预设梯度信息筛选像素点，以保留满足预设梯度信息的像素点；
91.根据满足预设梯度信息的像素点识别位置标记。
92.由于位置标记具有一定特征，如边缘轮廓，而且梯度信息可以用于增强图像，本质上是用于增强的边缘轮廓，以更容易检测到边缘轮廓，方便找到位置标记，提高识别率。
93.而且梯度信息也是灰度变化明显的地方(灰度数值变化较大，具体的变化幅度可以自行设定)，而边缘轮廓也是灰度变化明显的地方，引入梯度信息能够加快识别效率。
94.当然，灰度变化明显的地方可能是边缘轮廓，也可能不是边缘轮廓，则需要进一步分析。
95.具体地，梯度信息包括梯度强度和梯度方向，预设梯度信息可以是设定的标准阈值，根据标准阈值筛选各像素点对应的梯度强度，以保留符合标准阈值大小的梯度强度对应的像素点。
96.通过引入标准阈值过滤部分像素点，有利于更准确识别出边缘，减少误差。
97.由于通常灰度变化明显的地方都比较集中，也可以采用非极大值抑制，将局部范围内的梯度方向上(局部范围的具体大小在此不作限定)，灰度变化最大的像素点保留下来，其它的不保留，则可以剔除掉较大部分的像素点，以将有多个像素宽的边缘轮廓变成一个单像素宽的边缘轮廓，便于识别。
98.当然，在非极大值抑制后，仍然有很多的可能符合边缘轮廓的像素点，则可以进一步设置一个双阈值，即低阈值l、高阈值h(阈值的大小可以自行设定)。在使用时，将灰度变化大于高阈值h的像素点设置为强边缘像素，灰度变化低于低阈值l的，则剔除该像素点。在低阈值l和高阈值h之间的像素点设置为弱边缘。进一步地，继续检测弱边缘区域是否含有强边缘像素，若有则保留，若没有，剔除像素点。最后识别出的强边缘即为位置标记。当然位置标记可以是标定点，也可以是其他几何图形，若是几何图形的形式，则在识别出强边缘的基础下，在进行相关的几何图形识别，即可识别出位置标记。
99.当然，通常来说，未处理的图像中的噪声区域也是灰度变化较大的区域，较容易被识别为伪边缘，会影响识别率。故可以在刚获取到未处理的图像时，使用高斯滤波降噪，以去除噪声，可去除伪边缘，以平滑图像，提高识别成功率。当然具体的高斯滤波实施方式在此不作限定，只要能够使用“高斯滤波”以滤除噪声即可。
100.本技术获取布料对应的模板信息，模板信息包括至少部分位置标记的标准分布信息，以及获取布料漂洗后的至少部分位置标记的漂洗后分布信息，然后根据布料漂洗后得到的漂洗后分布信息和标准分布信息得到布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率。本技术根据布料漂洗后得到的漂洗后分布信息和标准分布信息，能够准确计算漂洗后布料的缩水率和/或扭斜率，且适用多种布料，能够减少人工强度。
101.请参阅图6，本技术实施例还公开一种布料检测装置，用于检测布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率，布料上分布有多个位置标记，其中装置包括：
102.获取模块10，获取模块10用于获取布料对应的模板信息，模板信息包括至少部分位置标记的标准分布信息，以及用于获取布料漂洗后的至少部分位置标记的漂洗后分布信息；
103.计算模块11，计算模块11用于根据布料漂洗后得到的漂洗后分布信息和标准分布信息得到布料漂洗后的缩水率和/或扭斜率。
104.关于布料检测装置的具体描述，详见上述布料检测方法，在此不再赘述。
105.请参阅图7，本技术实施例还公开一种电子设备，其包括：
106.处理器21；
107.存储器20，其中存储有处理器21的可执行指令；
108.其中，处理器21配置为经由执行可执行指令来执行上述的布料检测方法。
109.本技术实施例还公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的布料检测方法。
110.本技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行上述布料检测方法。
111.应当理解，在本技术实施例中，所称处理器可以是中央处理模块(centralprocessing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
112.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指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
113.以上所揭露的仅为本技术的较佳实例而已，不能以此来限定本技术之权利范围，
因此依本技术权利要求所作的等同变化，均属于本技术所涵盖的范围。