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1.
为提高基于机器视觉的棉花异性纤维在线分类的精度和速度,提出一种基于改进蚁群算法的棉花异性纤维图像目标特征选择方法。采用初始选择概率预处理方案,设置特征初始概率,降低了冗余特征影响,缩短了算法搜索时间;利用分段变异运算及取优舍劣策略,对棉花异性纤维的颜色、纹理、形状3类特征进行分段变异,避免了算法局部收敛,选出了全局最优特征集。实验结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法优化能力更强,搜索时间更短,优化得到的棉花异性纤维特征子集的特征个数比原特征集减少了2/3,分类正确率由84%提高到93%。 相似文献
2.
棉花中的白色异性纤维与背景相近,现有的算法很难识别出来.为此,在使用透射光增加异性纤维和棉花背景的灰度差的基础上,提出了一种利用形状特征来分割异性纤维的算法;同时,在自适应局部阈值处理的基础上,利用骨架的走向对间断的纤维进行修补,最后根据几何特征过滤图像中的噪声.实验结果表明,该方法能够有效地分割出异性纤维. 相似文献
3.
棉花异性纤维的边缘检测是用于提取异性纤维的主要特征,检测的质量直接影响到检测的精度.为此,根据棉花异性纤维检测的特点,利用极值小波变换对目标图像进行降噪和边缘特征处理.经过实验对比表明,该方法明显好于其他方法,说明极值小波变换对提高棉花异性纤维边缘检测精度有重要的意义. 相似文献
4.
针对棉花加工过程中存在的异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法提取异性纤维目标,采集异性纤维特征数据,应用一种改进型粗糙集理论,进行异性纤维图像目标特征向量的提取,得到有效的特征向量.最后采用决策树理论,利用提取的特征向量进行识别,实验表明,所提取的特征向量对于识别棉花异性纤维是有效的,识别率达到95%. 相似文献
5.
基于不规则成像机器视觉系统,提出一种棉花白色异性纤维检测的图像分割算法:采用Gabor算子提取多个方向的特征向量,融合成特征图,由此增大背景与目标之间的对比度;然后基于特征图的统计规律进行二值分割,最后应用形态特征分离目标与背景.实验结果表明,该算法抗噪能力强、能检出白色异性纤维. 相似文献
6.
针对棉层表面散布绒毛或游离的纤维细丝,而异性纤维表面光洁无毛的特点,提出了一种基于线激光的样本截面图像获取方法,获取并显示了其微观结构在激光照射下的图像差异.在此基础上,根据激光照射下二者周围有无高亮度的星点,以及星点的分布特征,提出了一种棉花中白色异性纤维的识别算法.实验结果表明,该方法对棉花中典型白色异性纤维的识别率达到了86.9％. 相似文献
7.
储粮害虫特征选择是粮虫自动检测系统的一个关键环节.为此,提出了把离散粒子群优化算法应用到粮虫的特征选择.该算法从粮虫的17维形态学特征中自动选择出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上,证实了基于离散粒子群优化算法的粮虫特征选择是可行的. 相似文献
8.
为实现棉花异性纤维的在线识别,设计了一种基于自动视觉检测(AVI)的棉花异性纤维分类系统.该系统利用棉层生成器将待检测皮棉制成约2mm厚的均匀薄层使其中的异性纤维更容易检测,利用彩色线扫描相机检测有色异性纤维,利用单色线扫描相机检测在紫外线激发下能产生荧光的白色异性纤维.采用多特征多分类器集成的模糊分类方法实现了对异性纤维的分类.实验表明,该系统对异性纤维的平均分类正确率可达到80%. 相似文献
9.
针对棉花中白色异性纤维检测,分析了棉纤维与异性纤维不同的反光特性,在此基础上提出了一种基于线激光的检测方法。实验结果表明,在线激光照射下,棉花与白色异性纤维图像的灰度直方图呈双峰特性,显著提高了白色异性纤维与棉花背景之间的对比度,简单的图像二值化分割算法就能有效检测出大部分白色异性纤维,对6种典型实验白色异性纤维的平均检出率为92.08%。 相似文献
10.
为提高基于机器视觉的棉花异性纤维在线分类的精度和速度,提出了一种基于改进遗传算法的特征选择方法.采用分段式染色体管理方案实现对多质特征空间局部化管理;利用分段交叉和变异算子避免出现无效染色体,提高搜索效率;通过自适应调整交叉和变异概率实现强搜索能力和快收敛速度的动态平衡.实验结果表明,该方法比基本遗传算法搜索能力更强、收敛速度更快,所得最优特征子集较小,更适用于棉花异性纤维在线分类. 相似文献
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