本发明涉及纺织，尤其涉及一种用于提花机的图案自动识别方法及系统。
背景技术：
1、提花机在纺织行业中应用广泛，用于生产各种提花织物。传统的提花机通常需要设计人员先在纸上或计算机上绘制出提花图案，再将其转化为提花机所需的数据格式，由提花机根据转化的数据格式进行织造。这个过程不仅耗时耗力，而且容易出现错误，影响生产效率和产品质量。
2、近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的发展，研究人员开始尝试利用这些技术实现提花机图案的自动识别，以提高提花机的工作效率和织造质量。然而现有的自动识别方法还存在着识别精度不高、速度较慢、对图案适应性差的问题。
3、因此，亟需研发一种用于提花机的图案自动识别方法及系统，来克服现有技术中的缺点。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中对于提花机图案的自动识别方法识别精度不高、速度较慢以及对图案适应性差等问题，因此本发明提供了这样一种用于提花机的图案自动识别方法及系统，包括有以下步骤：
2、s1：获取需要织造的原始图案图像，并对所述原始图案图像进行预处理；
3、s2：使用图像处理算法对预处理后的所述原始图案图像进行图像分割，得到所述原始图案图像的不同子图案图像；对所述不同子图案图像进行特征提取，生成对应的子图案图像特征集；
4、s3：根据所述子图案图像特征集在图案自动识别系统的模版库中进行匹配，寻找最相似的图案模版；
5、s4：根据图案模版匹配结果，结合提花机工作原理，生成多个落针方案；
6、s5：对所述多个落针方案进行模拟，生成对应的图案预览图像，并与所述原始图案图像进行相似度评估，根据评估结果对所评估的落针方案进行优化；
7、s6：所述图案自动识别系统将优化后的所述落针方案通过数据展示模块进行展示，供用户根据所述落针方案的展示内容进行选择，确定符合要求的落针方案；
8、s7：将用户选择的落针方案转化为提花机能够识别的控制指令，通过所述控制指令控制所述提花机完成落针操作，实现图案的织造。
9、进一步地，所述获取需要织造的原始图案图像需要通过高清摄像头进行捕捉，所述高清摄像头具有高分辨率和高清晰度，能够获取所述原始图案图像的细节信息；
10、对所述原始图案图像进行预处理具体包括图像去噪处理、图像色彩校正、图像锐化处理和图像尺寸调整。
11、进一步地，所述生成对应的子图案图像特征集的具体步骤为：
12、s1201：使用语义分割算法对预处理后的原始图案图像进行分割，得到所述原始图案图像中不同语义对象的掩码图；
13、s1202：对所述掩码图进行形态学操作，去除所述掩码图的噪声和小区域，得到清晰的语义对象区域；
14、s1203：根据所述语义对象区域，在所述原始图案图像中分割出对应的不同子图案图像；
15、s1204：对所述不同子图案图像进行边缘检测，提取出所述不同子图案图像的边缘信息；
16、s1205：根据所述边缘信息，对所述不同子图案图像进行矢量化处理，得到矢量化的子图案图像表示；
17、s1206：将不同所述矢量化的子图案图像表示存储为对应的子图案图像特征集，用于模版匹配和落针方案生成。
18、进一步地，所述模版库用于辅助提花机实现图案自动识别的功能，在所述模版库中预先存储有提花机图案模版，每个图案模版包含有对应的特征信息，所述特征信息包括纹理特征、颜色特征、形状特征和边缘特征。
19、进一步地，在所述模版库中寻找最相似图案模版采用模版匹配模型进行寻找，首先通过卷积神经网络模型提取出子图案图像特征集中的高维特征向量，对于模版库中的每个图案模版，都有对应的高维特征向量，通过模版匹配模型计算子图案图像高维特征向量与每个图案模版之间的余弦相似度，选择相似度最高的图案模版作为最相似的图案模版，将所述相似度最高的图案模版的高维特征向量记为，将所有不同的子图案图像对应的最相似的图案模版进行组合，形成最终的匹配结果；
20、模版匹配模型的余弦相似度计算公式为：
21、其中，为高维特征向量与每个图案模版对应的高维特征向量之间的余弦相似度，代表从第个子图案图像特征集中提取出的高维特征向量，代表模版库中的第个图案模版对应的高维特征向量，表示为计算高维特征向量的欧几里得范数；
22、其中选择相似度最高的图案模版作为最相似的图案模版为：
23、其中，代表了与当前的子图案图像高维特征向量最相似的图案模版高维特征向量，代表了在模版库中所有的高维特征向量中找到使达到最大值的高维特征向量。
24、进一步地，生成的所述多个落针方案至少包括3种；在根据图案模版匹配结果，生成落针方案时，需根据织造图案的特征及不同提花机型号的工艺特点进行生成，其中所述织造图案的特征包括图案元素的位置、大小和密度，所述工艺特点包括针床结构、帧数和针距；同时所述落针方案附有相应的织造参数，包括色彩配置、织造工艺和落针顺序；
25、在对模版库中获取的对应图案模版进行拼接生成落针方案时，根据原始图案图像的织造特征，确定拼接的总体布局方式；对所述对应图案模版的特征点进行提取，计算特征点之间的相似度，以找到最佳的拼接位置；在拼接过程中，对拼接边缘处相似度进行加权融合操作，以实现所述对应图案模版的无缝拼接，消除接缝处的纹理、色彩不连续问题；在对所述对应图案模型拼接完成后生成拼接图案图像，将织造参数与所述拼接图案图像一起记录，形成最终的落针方案。
26、进一步地，对落针方案的模拟结果进行评估优化的具体步骤为：
27、s1051：根据落针方案相对应的织造参数，模拟出提花机针床上的图案效果，生成对应的图案预览效果；
28、s1502：使用图案相似度评估算法对生成的图案预览图像与原始图案图像进行相似度评估，所述相似度评估基于像素、纹理和形状多个维度来综合考虑织造图案的整体外观和细节特征；
29、s1503：根据所述相似度评估得到的结果，比对预先设定的相似度阈值，判断所述相似度评估结果是否低于所述相似度阈值；如果所述落针方案的相似度结果高于所述相似度阈值，将所述落针方案作为此次评估优化的最终落针方案，结束所述落针方案优化；如果所述落针方案的相似度结果低于所述相似度阈值，判断所述落针方案的优化次数是否超出设定的优化次数阈值；
30、s1504如果所述落针方案的优化次数低于所述优化次数阈值，对所述落针方案进行优化，其中，对所述落针方案进行优化的目标是找到与原始图案图像最相似的落针方案，对于所述相似度结果低于所述相似度阈值的落针方案，进一步调整所述织造参数，包括色彩配置、织造工艺和落针顺序，以提高落针方案与所述原始图案图像的相似度，优化完成后执行步骤s1502；如果所述落针方案的优化次数高于所述优化次数阈值，放弃优化，选择优化过程中所述相似度结果最高的优化方案作为所述落针方案的最终落针方案。
31、进一步地，所述图案相似度评估算法的计算公式为：
32、其中，为相似度评估结果；为原始图案图像，即待识别的图案图像；为生成的图案预览图像，即根据落针方案模拟出的提花机针床上的图案效果；为原始图案图像的像素均值；为生成的图案预览图像的像素均值；为原始图案图像的像素标准差；为生成的图案预览图像的像素标准差；为原始图案图像和生成的图案预览图像在纹理特征方面的相似性；为原始图案图像和生成到的图案预览图像在形状特征方面的相似性；、分别为原始图案图像和生成图案预览图像的纹理特征；、分别为原始图案图像和生成图案预览图像的形状特征；用于调节相似均值在相似度评估中的权重；用于调节像素标准差在相似度评估中的权重；用于调节纹理特征和形状特征在相似度评估中的权重。
33、进一步地，数据展示模块展示所述落针方案的预览效果，用户能够对模拟生成的所述图案预览图像进行缩放、旋转操作，同时用户能够局部放大所述图案预览图像预览，仔细观察所述图案预览图像中图案的细节效果；当用户对落针方案进行实时调整时，所述数据展示模块实时展示所述落针方案调整时的图案效果变化。
34、进一步地，一种用于提花机的图案自动识别系统，包括有图像获取模块、数据处理模块、模版库、方案生成模块、方案评估模块、数据展示模块和指令控制模块；
35、所述图像获取模块，用于获取织造图案的原始图案图像；
36、所述模版库，用于预先存储提花机图案模版，并根据子图案图像特征集在所述模版库中检索出最符合的对应图案模版；
37、所述数据处理模块，用于对所述织造图案的原始图案图像进行预处理和特征提取，生成对应的子图案图像特征集；
38、所述方案生成模块，用于将所述模版库中获取的所述对应图案模版进行拼接，生成多个落针方案；
39、所述方案评估模块，用于对所述方案生成模块生成的多个落针方案进行相似度评估，对相似度不符合预期的落针方案进行优化；
40、所述数据展示模块，用于对生成的落针方案进行可视化展示，供用户选择符合的落针方案，同时用户能够对落针方案进行改进；
41、所述指令控制模块，用于对用户选择的最终落针方案进行指令转换，通过转换的控制指令控制所述提花机完成落针操作，实现图案的织造；
42、所述方案生成模块还包括有图案匹配单元、图案拼接单元和织造参数调整单元；
43、其中，所述图案匹配单元，用于从所述模版库中找出最匹配子图案图像的图案模版；
44、所述图案拼接单元，用于将匹配到图案模版进行拼接，生成完整的织造图案，并将所述织造图案与对应的织造参数记录保存，形成最终的落针方案；
45、所述织造参数调整单元，用于对所述图案拼接单元生成的织造图案所的对应的织造参数进行调整。
46、有益效果:
47、1、本发明通过获取高质量的原始图案图像，并通过对原始图案图像进行预处理、特征提取以及图像分割，精确获取原始图案图像的不同子图案图像特征集；根据子图案图像特征集准确识别出每个子图案对应的预存图案模版，大大提高了识别的准确率和速度。
48、2、本发明通过将识别出的图案模版结合提花机的工作原理，自动生成多个的落针方案；通过对落针方案的模拟和评估，选出原始图案图像最相似的落针方案，实现了从图案到织造方案的自动转换，减少了人工设计的工作量。
49、3、本发明将多个落针方案模拟的图案预览图像进行可视化展示，用于可以对图案预览图像进行缩放、旋转等操作，仔细检查图案细节，用户能够根据自己的设计需求和审美偏好，选择和优化最满意的落针方案，极大的提高了提花织物设计的便捷性和可控性，使提花机能够织造出理想的提花图案效果。
1.一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，包括有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，所述获取需要织造的原始图案图像需要通过高清摄像头进行捕捉，所述高清摄像头具有高分辨率和高清晰度，能够获取所述原始图案图像的细节信息；
3.根据权利要求1所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，所述生成对应的子图案图像特征集的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，所述模版库用于辅助提花机实现图案自动识别的功能，在所述模版库中预先存储有提花机图案模版，每个图案模版包含有对应的特征信息，所述特征信息包括纹理特征、颜色特征、形状特征和边缘特征。
5.根据权利要求4所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，在所述模版库中寻找最相似图案模版采用模版匹配模型进行寻找，首先通过卷积神经网络模型提取出子图案图像特征集中的高维特征向量，对于模版库中的每个图案模版，都有对应的高维特征向量，通过模版匹配模型计算子图案图像高维特征向量与每个图案模版之间的余弦相似度，选择相似度最高的图案模版作为最相似的图案模版，将所述相似度最高的图案模版的高维特征向量记为，将所有不同的子图案图像对应的最相似的图案模版进行组合，形成最终的匹配结果；
6.根据权利要求1所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，生成的所述多个落针方案至少包括3种；在根据图案模版匹配结果，生成落针方案时，需根据织造图案的特征及不同提花机型号的工艺特点进行生成，其中所述织造图案的特征包括图案元素的位置、大小和密度，所述工艺特点包括针床结构、帧数和针距；同时所述落针方案附有相应的织造参数，包括色彩配置、织造工艺和落针顺序；
7.根据权利要求1所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，对落针方案的模拟结果进行评估优化的具体步骤为：
8.根据权利要求7所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，所述图案相似度评估算法的计算公式为：
9.根据权利要求1所述的一种用于提花机的图案自动识别方法，其特征在于，数据展示模块展示所述落针方案的预览效果，用户能够对模拟生成的所述图案预览图像进行缩放、旋转操作，同时用户能够局部放大所述图案预览图像预览，仔细观察所述图案预览图像中图案的细节效果；当用户对落针方案进行实时调整时，所述数据展示模块实时展示所述落针方案调整时的图案效果变化。
10.一种用于提花机的图案自动识别系统，其特征在于，包括有图像获取模块、数据处理模块、模版库、方案生成模块、方案评估模块、数据展示模块和指令控制模块；
