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1、2010年5月農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)第41卷第5期DOI:103969/jissn10001298201005033基于不規(guī)則成像機(jī)器視覺的棉花白色異纖檢測(cè)算法李國(guó)輝蘇真?zhèn)ハ男拟ㄋ拇ù髮W(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院,成都610065)【摘要】基于不規(guī)則成像機(jī)器視覺系統(tǒng),提出一種棉花白色異性纖維檢測(cè)的圖像分割算法:采用Gabor算子提取多個(gè)方向的特征向量,融合成特征圖,由此增大背景與目標(biāo)之間的對(duì)比度;然后基于特征圖的統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行二值分割,最后應(yīng)用形態(tài)特
2、征分離目標(biāo)與背景。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法抗噪能力強(qiáng)、能檢出白色異性纖維。關(guān)鍵詞:棉花白色異性纖維機(jī)器視覺不規(guī)則成像圖像分割中圖分類號(hào):TP39141;S126文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):10001298(2010)05016404AlgorithmforInspectionofWhiteForeignFibersinCottonbyMachineVisionwithIrregularImagingFunctionLiGuohuiSuZ
3、henweiXiaXinyi(SchoolofManufacturingScienceandEngineering,SichuanUniversity,Chengdu610065,China)AbstractItisdifficulttodetectwhiteforeignfibersincottonbytraditionalmachinevisionsystemsandimagesegmentationmethods,becauset
4、hecolorofthetargetsandbackgroundisverycloseTosolvetheproblem,animagesegmentationalgorithmforamachinevisionsystemwithanirregularimagingfunctionwaspresentedUsingGaboroperatortoextracttheorientationfeaturevectorsofanimage,c
5、ombinedthemintoafeaturemap,thusthecontrastbetweenthebackgroundandtargetswasimprovedbythealgorithmThenathresholdwascalculatedaccordingtothestatisticalcharacteristicsofthefeaturemapsFinally,thewhiteforeignfiberswereseparat
6、edfromcottoninthebinaryimage,andtheimagenoiseswereeliminatedbyamorphologicaloperationTheexperimentalresultsindicatedthatthealgorithmisantinoiseandcapableofdetectingthetargetsKeywordsCotton,Whiteforeignfiber,Machinevisio
7、n,Irregularimaging,Imagesegmentation收稿日期:20090927修回日期:20091225國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60875022/F030410)作者簡(jiǎn)介:李國(guó)輝,博士生,主要從事機(jī)器視覺系統(tǒng)研究,Email:oncelee@sinacom通訊作者:蘇真?zhèn)?,教授,博士生?dǎo)師,主要從事機(jī)器視覺系統(tǒng)研究,Email:zhenweisu99@hotmailcom引言棉花中的異性纖維目標(biāo)小、種類多,其
8、物理機(jī)械性能,特別是染色性能與棉花有很大差異。統(tǒng)計(jì)表明,每噸棉花中混入的異性纖維平均不到25g,但對(duì)棉紡織品的質(zhì)量影響極大,是目前影響我國(guó)棉紡織品品質(zhì)提高的瓶頸問(wèn)題[1]。目前主要采用人工分揀法剔除異性纖維,但主觀性強(qiáng),勞動(dòng)成本高,且白色異性纖維的檢出率比較低[2]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)棉花異性纖維的圖像識(shí)別算法進(jìn)行了廣泛研究[3~10],主要采用灰度閾值法識(shí)別目標(biāo)[5~6]。由于目標(biāo)在整個(gè)圖像中所占的比例非常小,且多與背景顏色相似,灰度直方圖
9、呈單峰特性[6]。分割前盡管輔以圖像增強(qiáng)方法和預(yù)處理算法[5~8]提高對(duì)比度,但與棉花顏色相近的異性纖維檢出率仍很低[7]。近年來(lái),丁天懷等根據(jù)棉纖維與異性纖維的紅外波段吸收特性,選用紅外光源照明[9~10],再利用圖像分割技術(shù)識(shí)別異性纖維,但短期內(nèi)還難以實(shí)時(shí)在線應(yīng)用[3]。棉花中異性纖維檢測(cè)的難點(diǎn)之一在于:傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)只能按照選定的相機(jī)像素和預(yù)設(shè)的速度采集圖像。圖像數(shù)據(jù)大部分用于背景描述,小目呈線狀,背景呈點(diǎn)狀。圖3原始圖像及其
10、特征圖Fig3Originalimageanditsfeatureimage(a)原始圖像(b)特征圖12二值化分割低通濾波可以去除特征圖中的小點(diǎn),同時(shí)也會(huì)削弱目標(biāo)信息。特征圖中的小點(diǎn)反映棉花背景灰度隨機(jī)變化,呈正態(tài)分布N(μ,σ),其中μ為均值,σ為標(biāo)準(zhǔn)差。特征圖直方圖如圖4a所示,其中異性纖維和背景噪聲(小點(diǎn))分布在直方圖的左側(cè)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),特征圖的二值化閾值可以按μ-3σ計(jì)算。即:先求特征圖均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ;再計(jì)算T=μ-3σ;然
11、后以T為閾值對(duì)特征圖二值化分割,其結(jié)果如圖4b所示。它符合概率統(tǒng)計(jì)中的3σ原則:偶然性因素發(fā)生概率為9973%,異常發(fā)生概率為027%。圖4特征圖的直方圖和二值圖像Fig4Histogramandbinaryimageoffeatureimage(a)特征圖的直方圖(b)二值圖像13基于形態(tài)學(xué)的目標(biāo)識(shí)別二值圖像中異性纖維呈條狀,面積較大;背景噪聲呈點(diǎn)狀,面積較?。豢梢岳萌缦碌男螒B(tài)學(xué)方法識(shí)別:求4連通域;如果連通塊的面積與長(zhǎng)徑比大
12、于設(shè)定值,則為異性纖維,否則作為背景噪聲刪除。根據(jù)實(shí)驗(yàn),面積閾值取60,長(zhǎng)徑比閾值?。病#矊?shí)驗(yàn)棉花中的白色異性纖維圖像及其處理結(jié)果如圖5所示。結(jié)果表明,棉花背景和噪聲被排除,白色異性纖維可以被正確分割和識(shí)別。結(jié)果圖像中異性纖維不連貫,原因之一是部分異性纖維在棉花圖像中受棉團(tuán)阻隔。原因之二是算法影響。改進(jìn)算法,通過(guò)膨圖5算法結(jié)果圖Fig5Resultimagesusingthealgorithm(a)原始圖像(b)處理結(jié)果脹、腐蝕等可以使
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