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1.
棉花中白色异性纤维的激光成像快速检测方法   总被引:5,自引:4,他引:1  
现有的棉花异性纤维分拣机采用可见光照明成像,难以识别棉花中混杂的白色异性纤维。为了有效地检测出与棉花颜色相同或相近的白色异性纤维,该文采用线激光照明成像的方法,在固定线激光功率、波长和相机光圈的条件下,利用不同的曝光时间,获取了12种典型的白色异性纤维与皮棉的图像,分析其成像曝光时间与图像对比度之间的关系,发现不同的关系曲线存在一段共有的最优曝光峰值时间。在此曝光时间内,同一图像中的白色异性纤维已经"过曝",而棉花还处于欠饱和状态。二者图像灰度值的明显差异可用于检测棉花中的白色异性纤维。该文在线激光功率为0.8 W,波长650 nm,相机光圈为8C,曝光时间为1.6 ms的条件下获取了1 500幅图像。试验表明,采用简单的固定阈值法,皮棉中12种典型的白色异性纤维的识别率达到了95.8%。研究结果为提高棉花中白色异性纤维的识别率和速度提供了一条新途径。  相似文献   
2.
在可见光和紫外光照明条件下,皮棉中白色异性纤维和棉花背景的颜色相近,很难用现有的机器视觉系统或人工方法检测出来。该文以12种典型白色异性纤维为样本,采用线扫描相机,分别在红色激光(波长658 nm)、蓝色激光(波长405 nm)和红外激光(波长850 nm)3种照明条件下,改变激光功率和曝光时间,获取了300幅白色异性纤维与棉花的图像。在此基础上,根据同一图像中目标和背景的平均灰度值计算了图像的对比度,然后作出了不同激光波长、功率、曝光时间和图像对比度之间的关系曲线,最后,在该试验装置的条件下,该文确定了线激光成像的最佳检测波长为658 nm、光功率为55 mW和曝光时间为36 μs,发现采用优化的线激光参数成像,图像中12种白色异性纤维灰度值已经接近饱和而棉花还处于欠饱和状态,"目标"和"背景"的对比度达到最大,利用两者平均灰度值的明显差异可以检测出棉花中的白色异性纤维。试验结果表明,采用优化的线激光成像参数获取730幅棉花图像,利用简单的Prewitt算子边缘检测法和固定阈值的二值化方法对图像进行分割,12种典型白色异性纤维样本的正确识别率分别可达93.7%和92.9%。  相似文献   
3.
基于线激光截面成像的棉花白色异性纤维检测方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
刘锋  苏真伟  乔丽 《农业机械学报》2013,44(3):215-218,256
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   
4.
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   
5.
激光成像可以检测出皮棉中的白色异性纤维,而深色和有色的异性纤维反光性能差,激光成像难以检测。该文提出了一种基于LED与线激光的双光源一次成像方法,可以检测出各种颜色的异性纤维。试验以白色、深色和浅色共20种典型异性纤维和皮棉作为样本,在相机曝光时间与光圈不变的条件下,逐步改变LED亮度和线激光功率,发现在RGB颜色空间,利用R(红色)通道,白色异性纤维与棉花的可分度随着激光功率的增大而增大,达到峰值之后又逐步减小;在HIS颜色空间,利用S(饱和度)通道,有色异性纤维与棉花的可分度随着LED亮度的增大而增大,达到峰值之后又逐步减小。在此基础上,该文获取了310幅棉花与异性纤维的图像,作出了基于R与S通道的图像可分度、LED亮度与激光功率的对应变化曲线,然后将两种曲线进行融合,在曝光时间106μs、光圈2.8C条件下,发现线激光功率7.01 m W、LED亮度3 326 lx时,白色异性纤维和深色、有色异性纤维与棉花的可分度最大。采用上述双光源成像参数和该文的成像装置获取840幅图像,通过简单的二值化图像分割算法,白色异性纤维的正确识别为84.1%,深色和有色异性纤维正确识别为93.9%,优于单独激光成像或单独LED成像的识别率。  相似文献   
6.
基于线激光的棉花中白色异性纤维检测   总被引:4,自引:0,他引:4  
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   
7.
基于不规则成像机器视觉的棉花白色异纤检测算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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   
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