應(yīng)用于織物疵點(diǎn)在線檢測的RGBPSP彩色三維重建系統(tǒng)的開題報(bào)告

應(yīng)用于織物疵點(diǎn)在線檢測的RGBPSP彩色三維重建系統(tǒng)的開題報(bào)告一、選題背景在紡織品的生產(chǎn)流程中，由于機(jī)器和人工因素等多種原因，常常會(huì)在織物上出現(xiàn)疵點(diǎn)、缺陷等問題，這些問題在織物的應(yīng)用過程中會(huì)對(duì)織物的觀感、使用壽命等方面帶來不良影響，因此如何對(duì)織物疵點(diǎn)進(jìn)行在線檢測具有重要意義。目前，常用的織物缺陷檢測方法主要有人工檢測和機(jī)器視覺檢測兩種方式。人工檢測方式可以通過肉眼觀察來發(fā)現(xiàn)織物疵點(diǎn)，但這種方法存在視疲勞和主觀因素等不足，而機(jī)器視覺檢測方式則可以提高檢測效率和準(zhǔn)確率，但是機(jī)器視覺檢測方式存在著光照條件、織物表面紋理、織物成分等因素的干擾，從而影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，本項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)一種RGBPSP彩色三維重建系統(tǒng)，在不同光照和視角條件下獲取包含織物疵點(diǎn)的織物表面三維信息，并通過處理獲得高質(zhì)量的織物疵點(diǎn)信息，從而實(shí)現(xiàn)織物疵點(diǎn)在線檢測的目的。二、選題意義本項(xiàng)目的研究意義如下：1.提高檢測效率和準(zhǔn)確率本項(xiàng)目通過設(shè)計(jì)合適的測量系統(tǒng)和算法，可以檢測出較小的織物疵點(diǎn)，從而提高檢測效率和準(zhǔn)確率。2.降低成本和提高工作效率本項(xiàng)目采用機(jī)器視覺技術(shù)來進(jìn)行織物疵點(diǎn)檢測，相對(duì)于人工檢測，可在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大量織物樣品的檢測，降低了成本和提高了工作效率。3.拓展應(yīng)用領(lǐng)域本項(xiàng)目所設(shè)計(jì)的織物疵點(diǎn)在線檢測系統(tǒng)可應(yīng)用于紡織產(chǎn)品的生產(chǎn)流程中，例如紡織廠、服裝廠等，具有廣泛的應(yīng)用前景。三、研究內(nèi)容與方法本項(xiàng)目的主要研究內(nèi)容包括：1.織物表面三維重建通過合適的攝像機(jī)、光源等設(shè)備采集織物表面圖像序列，通過三維重建算法獲得包含織物疵點(diǎn)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。2.織物疵點(diǎn)檢測通過分析織物表面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)合適的算法來檢測織物疵點(diǎn)，提高檢測效率和準(zhǔn)確率。主要的研究方法包括：1.硬件設(shè)備搭建設(shè)計(jì)合適的采集系統(tǒng)，包括攝像機(jī)、光源等硬件設(shè)備。2.軟件算法實(shí)現(xiàn)參考前沿研究成果，設(shè)計(jì)合適的三維重建、點(diǎn)云處理和織物疵點(diǎn)檢測算法。3.系統(tǒng)測試和評(píng)估通過對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行測試和評(píng)估，檢驗(yàn)系統(tǒng)性能和檢測精度。四、預(yù)期成果本項(xiàng)目預(yù)期達(dá)到的成果包括：1.設(shè)計(jì)一套完整的織物疵點(diǎn)在線檢測系統(tǒng)。2.實(shí)現(xiàn)織物表面三維重建和織物疵點(diǎn)檢測算法。3.采集并處理多組織物表面圖像序列，獲取高質(zhì)量的織物疵點(diǎn)信息。4.測試和評(píng)估織物疵點(diǎn)在線檢測系統(tǒng)的性能和檢測精度。五、進(jìn)度計(jì)劃本項(xiàng)目的進(jìn)度計(jì)劃如下：1.前期調(diào)研和學(xué)習(xí)：2021年1月-2021年2月包括對(duì)前沿研究的調(diào)研和學(xué)習(xí)，了解織物疵點(diǎn)檢測領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)，熟悉三維重建技術(shù)和機(jī)器視覺算法。2.硬件設(shè)備搭建：2021年3月-2021年4月包括采購相應(yīng)的硬件設(shè)備，進(jìn)行設(shè)備搭建和測試，確保設(shè)備正常工作和采集圖像的質(zhì)量。3.軟件算法實(shí)現(xiàn)：2021年5月-2021年11月包括三維重建算法和織物疵點(diǎn)檢測算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，同時(shí)進(jìn)行算法調(diào)試和優(yōu)化。4.系統(tǒng)測試和評(píng)估：2022年1月-2022年2月包括采集多組織物表面圖像序列，進(jìn)行測試和評(píng)估系統(tǒng)性能和檢測精度，最終形成論文和報(bào)告。六、參考文獻(xiàn)[1]GuojunL,JiajingW,DapengT.Three-dimensionaltextilesurfaceimagereconstructionbasedonstructured-light[J].Measurement,2018,114(1):118–130.[2]WuJ,LiuY,FangM.AnautomatedfabricdefectdetectionsystemusingmachinelearningtechniquesandRGBimages[J].Measurement,2020,153(3):107448.[3]JiahongY,ZhijieY,RuiC.Fabricdefectdetectionsystembasedonrepeatable