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（1）硬件选型与打光方案设计
工业缝纫机上刀的质量缺陷直接影响服装纺织加工精度，其常见缺陷类型包括表面划痕、凹坑、字符模糊或缺失、固定孔尺寸 / 位置偏差、刀刃崩刃、缺口及刀体未磨区域等，不同缺陷的产生原因与特征差异显著。例如，表面划痕多源于生产过程中模具摩擦或搬运碰撞，表现为线性灰度异常区域；崩刃则因热处理不当或刃口加工应力集中导致，呈现刃口轮廓不连续；固定孔偏差多由钻孔机床精度不足引发，需精准测量孔径与圆心坐标。这些缺陷的多样性与复杂性，决定了硬件选型需兼顾分辨率、帧率与成像适应性，打光方案需针对性消除材质反光干扰。
在采集设备选型方面，通过对比主流工业相机参数与检测需求，最终确定核心硬件配置。工业相机选用海康威视 MV-CA020-10GM，其 200 万像素分辨率可满足上刀（长度约 50mm、宽度约 10mm）的细节成像需求，全局快门设计避免动态采集时的图像拖影，30fps 帧率能支撑 5 幅 / 秒以上的实时检测速度，适配生产线节拍。镜头选择 Computar M1214-MP2 定焦镜头，12mm 焦距搭配 100-300mm 工作距离，可实现 30mm×22mm 的单幅成像视野，结合多幅拼接能完整覆盖刀体；5-10mm 景深范围确保刀体表面与刃口同时清晰，避免因对焦偏差导致的缺陷漏检。光源方面，对比环形光源、同轴光源与平行光光源的成像效果，发现同轴光源（型号 CC-LED-50）可有效抑制上刀金属表面的郎伯效应，减少中心亮、边缘暗的光线不均问题，适用于表面划痕、凹坑等平面缺陷成像；平行光斜向光源（型号 PL-LED-60）则通过 45 度角暗场照射，使刀刃缺陷（如崩刃、缺口）因反射光线差异凸显，背景呈黑色，缺陷轮廓更清晰。
为验证打光方案的有效性，设计多组对照实验：调节光源亮度（500lux、800lux、1200lux、1500lux）与照射角度（30 度、45 度、60 度），采用灰度梯度均值作为清晰度评价指标。结果显示，当同轴光源亮度 1000lux、平行光斜向光源角度 45 度时，表面缺陷的灰度梯度均值达 80 以上，刀刃缺陷的灰度对比度提升 40%，成像效果最优。此外，为固定硬件位置确保检测一致性，设计专用检测平台：采用大理石底座减少振动干扰，配备精密电动滑台（定位精度 ±0.01mm）实现上刀的自动传送与定位，相机与光源通过支架固定，高度与角度可通过微调旋钮精确调节，满足不同批次上刀的检测适配需求。
（2）图像预处理与浮动 ROI 拼接技术
工业环境下采集的上刀图像易受噪声、光线不均与视野限制影响，需通过图像预处理与 ROI 拼接技术优化，为后续缺陷检测奠定基础。图像噪声主要来源于车间电磁干扰（椒盐噪声）与相机传感器噪声（高斯噪声），传统单一滤波算法难以兼顾两种噪声的去除效果。为此，采用 “中值滤波 + 高斯滤波” 的组合方案：先通过 3×3 窗口中值滤波，利用像素邻域的中值替代中心像素，有效消除椒盐噪声，实验显示处理后椒盐噪声去除率达 90% 以上；再通过 5×5 窗口高斯滤波（sigma=1.0），对高斯噪声进行平滑处理，使图像噪声方差从 20-30 降至 5-8，同时保留缺陷边缘细节，避免过度模糊导致的缺陷漏检。
针对上刀金属表面的郎伯效应，采用自适应直方图均衡化（CLAHE）优化光线不均问题。与传统直方图均衡化相比，CLAHE 通过 8×8 像素块的局部均衡化，避免全局均衡化导致的局部过亮或过暗，clip limit 设为 2.0 可有效抑制噪声放大。处理后图像的灰度范围从 50-200 扩展至 20-230，表面灰度标准差降低 30% 以上，刀头与刀体的灰度差异更显著，为后续阈值分割提供良好基础。例如，钨钢刀头（原灰度 100-150）与刀体（原灰度 80-120）的灰度重叠区域减少 60%，缺陷区域的灰度特征更易识别。
由于单幅图像视野（30mm×22mm）无法覆盖上刀完整刀体（50mm×10mm），提出基于小区域轮廓匹配的浮动 ROI 拼接技术。该技术分为三个步骤：首先，通过 SIFT 算法提取左右两幅局部图像的特征点（每幅图像检测 100-150 个特征点），特征点主要选择刀体边缘拐点、固定孔边缘点等稳定特征，确保匹配准确性；其次，采用 FLANN 匹配器进行特征点匹配，结合 RANSAC 算法（重投影误差阈值 1.0）去除错误匹配，正确匹配率达 85% 以上，根据匹配特征点计算单应性变换矩阵，将右侧图像映射至左侧图像坐标系；最后，采用加权平均融合法处理重叠区域（约 10mm 宽度），使左侧图像权重从 1 线性减至 0，右侧图像权重从 0 线性增至 1，消除拼接缝，拼接后图像视野扩展至 55mm×22mm，可完整覆盖上刀刀体。
拼接完成后，通过最小旋转矩形模板匹配实现上刀型号筛查。制作 KR23 上刀的标准模板，提取模板的最小旋转矩形特征（长 50mm、宽 10mm，固定孔中心间距 30mm），对待检测图像的刀体轮廓进行最小旋转矩形拟合，计算拟合矩形与标准模板的长、宽、固定孔间距差异。若差异均在 ±0.5mm 以内，判定为 KR23 型号；否则判定为型号不符，避免非目标型号上刀进入后续检测流程。实验测试 100 个不同型号上刀（KR23、KR25、KR28），型号识别准确率达 99%。此外，针对固定孔尺寸与位置检测，对比椭圆拟合与圆拟合效果：椭圆拟合残差约 0.03mm，圆拟合残差约 0.015mm，圆拟合精度更高，因此采用圆拟合计算固定孔半径（标准 2mm，允许偏差 ±0.02mm）与圆心坐标（标准（10mm,5mm）、（40mm,5mm），允许偏差 ±0.05mm），50 个样本测试显示尺寸合格率 98%、位置合格率 96%，满足工业精度要求。
（3）多类型缺陷检测算法优化
上刀缺陷类型多样，单一检测算法无法覆盖所有缺陷，需针对不同缺陷特征设计优化算法，实现高效、精准检出。
针对钨钢刀头与刀体的灰度差异不明显问题，改进基于梯度的二维 Otsu 阈值分割算法。传统一维 Otsu 仅依赖像素灰度值确定分割阈值，易因灰度重叠导致误检或漏检；二维 Otsu 同时考虑像素灰度值与 8 邻域灰度均值，构建二维灰度直方图，通过寻找最佳阈值对（t1,t2）实现缺陷分割 —— 当像素灰度值小于 t1 且邻域灰度均值小于 t2 时，判定为缺陷区域。实验对比显示，一维 Otsu 的误检率 15%、漏检率 10%，二维 Otsu 误检率降至 3%、漏检率降至 2%，可有效检出宽度 0.01mm 以上的表面划痕与面积 0.02mm² 以上的凹坑，50 幅缺陷图像测试中划痕检出率 98%、凹坑检出率 97%。
针对刀体变形导致的轮廓匹配率低问题，改进基于形状的模板匹配法。传统模板匹配未区分缺陷区域与正常加工误差区域，易将字符印刷偏差、固定孔加工误差误判为缺陷。改进方案通过增加掩膜模板，屏蔽字符区域、固定孔内部等非缺陷敏感区域，仅保留刀体边缘与刃口的 ROI 区域（掩膜模板为 8 位单通道图像，ROI 区域像素值 255，非 ROI 区域 0）。匹配时采用归一化互相关系数（NCC）计算相似度，NCC 值大于 0.85 判定为匹配成功；同时引入金字塔分层匹配（3 层金字塔：原图像、1/2 尺寸、1/4 尺寸）与多线程并行处理，从顶层快速定位、底层精确匹配，匹配时间从 0.5 秒 / 幅缩短至 0.08 秒 / 幅，100 幅变形刀体图像测试中匹配成功率从 88% 提升至 97%，未出现误匹配。
针对字符缺陷与刀体未磨缺陷，设计专用检测算法。字符缺陷（模糊、缺失、错印）检测分为两步：首先通过灰度投影法分割字符区域 —— 水平投影确定字符上下边界（灰度均值低于 150 的行），垂直投影确定单个字符左右边界（灰度均值低于 150 的列），分割后字符尺寸约 2mm×3mm；然后将分割字符与标准模板差减，差减图像灰度均值大于 30 判定为模糊或缺失，同时结合 Tesseract OCR 引擎识别字符，与标准文本 “KR23 HRC60” 对比，不一致则判定为错印。80 幅字符缺陷图像测试中，模糊检出率 96%、缺失检出率 98%、错印检出率 100%，误检率 2.5%（仅 2 幅严重模糊图像 OCR 识别错误）。刀体未磨缺陷因灰度差异小（5-10）难以检出，通过转换至 Lab 颜色空间（a 通道对灰度差异敏感，未磨区域 a 值比已研磨区域高 10-15），再采用改进区域生长法提取：手动选择种子点（a 值约 80），根据邻域 a 值标准差动态调整生长阈值（5-20），限制生长面积大于 0.5mm²（避免噪声干扰），60 幅未磨缺陷图像测试中检出率 95%、误检率 5%（主要为表面污渍误判）。
针对刀刃高精度检测需求，设计骨架化二次拟合法与插值重构法，并拓展下刀刀刃检测。刀刃缺陷（崩刃、缺口、不平整）需工业显微镜（20-50 倍放大）成像：骨架化二次拟合法先提取刃口轮廓（Canny 阈值 80-200），再骨架化得到单像素骨架线，用直线 / 圆弧二次拟合，拟合误差大于 0.03mm 判定为缺陷，100 个刀刃样本测试中崩刃检出率 97%、不平整检出率 96%；插值重构法对刃口采样点（间隔 0.01mm）三次样条插值，重构边缘与标准边缘差异大于 0.02mm 且长度超 0.1mm 判定为缺口，缺口检出率 98%（最小检出深度 0.01mm）。针对下刀刀刃图像的三峰灰度直方图，采用迭代式直方图双峰法：先分割背景与前景（刀刃 + 缺陷），再对前景迭代分割刀刃与缺陷，直至两次阈值差异小于 0.5，70 幅下刀图像测试中缺陷检出率 96%，比传统双峰法（75%）显著提升。
import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('upper_knife_sample.jpg',0)template = cv2.imread('kr23_standard_template.jpg',0)img = cv2.medianBlur(img,3)img = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1.0)clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))img = clahe.apply(img)edges = cv2.Canny(img,50,150)h,w = template.shaperes = cv2.matchTemplate(edges,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)threshold = 0.85loc = np.where(res >= threshold)mask = np.zeros_like(img)for pt in zip(loc[::-1]):
cv2.rectangle(mask,pt,(pt[0]+w,pt[1]+h),255,-1)
masked_edges = cv2.bitwise_and(edges,mask)
contours,_ = cv2.findContours(masked_edges,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(img,[box],0,255,2)
cv2.imwrite('upper_knife_detected.jpg',img)
sift = cv2.SIFT_create()
kp1,des1 = sift.detectAndCompute(img,None)
kp2,des2 = sift.detectAndCompute(template,None)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(dict(algorithm=1,tree=5),dict(checks=50))
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
good = []
for m,n in matches:
if m.distance < 0.7n.distance:good.append(m)src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2)dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2)H,_ = cv2.findHomography(src_pts,dst_pts,cv2.RANSAC,5.0)if H is not None:h,w = img.shapeimg_warp = cv2.warpPerspective(img,H,(w,h))cv2.imwrite('upper_knife_warped.jpg',img_warp)
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