第３８卷一第１１期２０１７年１１月
纺一织一学一报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｅｘｔｉｌｅＲｅｓｅａｒｃｈＶｏｌ．３８，Ｎｏ．１１Ｎｏｖ．，２０１７
ＤＯＩ：１０.１３４７５／ｊ．ｆｚｘｂ．２０１６１２０３９０６应用机器视觉的鞋面数量统计与尺寸测量
景军锋，谢一佳，李鹏飞，张一蕾，张宏伟
（西安工程大学电子信息学院，陕西一西安一７１００４８）
摘一要一针对鞋面数量统计和尺寸测量过程中人工检测方法效率低二成本高的问题，提出利用机器视觉的鞋面数量统计与尺寸测量方法三采用基于边缘方向的模板匹配算法对鞋面进行数量统计三运用最小外接矩形（ＭＥＲ）算法对鞋面进行尺寸测量三为验证方法的可靠性，对３种鞋面分别在光照变化二混乱和遮挡条件下进行了检测实验，并与绝对误差和算法二归一化相关系数法和Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离匹配算法的检测结果进行对比三将ＭＥＲ测量结果和人工测量结果进行对比，结果表明：基于边缘方向的模板匹配算法在复杂环境下的鲁棒性更高，可完成鞋面数量统计；ＭＥＲ方法和人工测量的相对误差在０．６７％以内，满足工业生产中的实际需求三
关键词一鞋面数量；鞋面尺寸；边缘方向；最小外接矩形算法
中图分类号：ＴＳ１０１.９一一一文献标志码：Ａ一一一
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收稿日期：２０１６－１２－２３一一一修回日期：２０１７－０８－１０
基金项目：国家自然科学基金项目（６１３０１２７６）；陕西省重点研发计划项目（２０１７ＧＹ?００３）；陕西省工业科技攻关项
目（２０１５ＧＹ０３４）；西安工程大学研究生创新基金项目（ＣＸ２０１７３０）
作者简介：景军锋（１９７８ ），男，副教授，博士三主要研究方向为机器视觉与图像处理三Ｅ?ｍａｉｌ：４１３０６６４５８＠ｑｑ．ｃｏｍ三一一目前，国内制鞋企业的生产效率明显落后于发达国家［１］，一些手工操作的生产程序直接影响生产效率，其中在鞋面检测环节，需要人工来完成鞋面的
数量统计和尺寸测量，存在劳动强度大二速度慢二人力成本高等问题，降低了企业的市场竞争力三为此，提出运用机器视觉的方法完成鞋面数量统计和尺寸测量三在传统鞋面计数方法中，鞋面数量为生产的面万方数据