周 军，廖晓波，朱建公

（西南科技大学制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室，四川 绵阳 621010）

1 引言

当前缝制行业的缝制轨迹是由工程师通过游标卡尺等测量工具测量缝料的边缘尺寸，再利用CAD 等绘图软件绘制出缝制轨迹，最后再利用专用的图案生成软件生成可直接供工业缝纫机使用的花样文件[2]。但是，有许多待缝制的图案路径并不规则，各种曲线线条错综复杂，这给绘制CAD 的工程师增添了不少麻烦。因此，针对这一问题我们提出了一个基于机器视觉的缝制轨迹自动提取的算法。

2 花样机缝制轨迹提取概述

对图案的缝制轨迹进行提取，已经有很多比较成熟的方法。像最简单的图像边缘提取、图像轮廓提取等。但是传统的图像边缘原理基本都是图片里面像素值变化最大的地方的梯度，这就意味着使用这些方法提取出的线条包含太多噪声，同时也包含太多“断线条”。“断线条”在缝制过程中会出现不停剪线和跳针的情况，所以不适合用在缝制轨迹提取上。所以针对这一问题，很多学者研究一些算法是专门用来提取物体轮廓的，这大大减少了物体内的不必要的噪声线条的出现。这也为花样机的缝制轨迹提取提供了不少方便。比如文献[3]根据待提取目标的先验知识，提出了一种基于几何活动的轮廓提取方法，这种方法对目标提取比较有针对性，对于不同的目标识别性能不太好。文献[4]利用传统图像边缘提取的弱点，提出了一种基于灰度阈值的图像轮廓提取方法，这种方法抗干扰能力比较强，但是由于其是对单像素进行操作，对于缝制轨迹的提取会加入太多噪声。……