白色异纤检测算法

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1、２０１０年５月农业机械学报第４１卷第５期ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１０．０５．０３３基于不规则成像机器视觉的棉花白色异纤检测算法李国辉苏真伟夏心怡（四川大学制造科学与工程学院，成都６１００６５）【摘要】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

2、检出白色异性纤维。关键词：棉花白色异性纤维机器视觉不规则成像图像分割中图分类号：ＴＰ３９１４１；Ｓ１２６文献标识码：Ａ文章编号：１０００１２９８（２０１０）０５０１６４０４ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｆＷｈｉｔｅＦｏｒｅｉｇｎＦｉｂｅｒｓｉｎＣｏｔｔｏｎｂｙＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎｗｉｔｈＩｒｒｅｇｕｌａｒＩｍａｇｉｎｇＦｕｎｃｔｉｏｎＬｉＧｕｏｈｕｉＳｕＺｈｅｎｗｅｉＸｉａＸｉｎｙｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，

3、ＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｄｅｔｅｃｔｗｈｉｔｅｆｏｒｅｉｇｎｆｉｂｅｒｓｉｎｃｏｔｔｏｎｂｙｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｃｏｌｏｒｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｓａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｓｖｅｒｙｃｌｏｓｅ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ

4、ｆｏｒａｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈａｎｉｒｒｅｇｕｌａｒｉｍａｇｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＵｓｉｎｇＧａｂｏｒｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓｏｆａｎｉｍａｇｅ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅｍｉｎｔｏａｆｅａｔｕｒｅｍａｐ，ｔｈｕｓｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｔａｒｇｅｔｓｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｎａｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗａｓｃａｌｃｕ

5、ｌａｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｍａｐｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｗｈｉｔｅｆｏｒｅｉｇｎｆｉｂｅｒｓｗｅｒｅｓｅｐａｒａｔｅｄｆｒｏｍｃｏｔｔｏｎｉｎｔｈｅｂｉｎａｒｙｉｍａｇｅ，ａｎｄｔｈｅｉｍａｇｅｎｏｉｓｅｓｗｅｒｅｅｌｉｍｉｎａｔｅｄｂｙａｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｎｔｉｎｏｉｓｅａｎｄｃａ

6、ｐａｂｌｅｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅｔａｒｇｅｔｓ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＣｏｔｔｏｎ，Ｗｈｉｔｅｆｏｒｅｉｇｎｆｉｂｅｒ，Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ，Ｉｒｒｅｇｕｌａｒｉｍａｇｉｎｇ，Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［５～６］标。由于目标在整个图像中所占的比例非常引言小，且多与背景颜色相似，灰度直方图呈单峰特［６］棉花中的异性纤维目标小、种类多，其物理机械性。分割前尽管辅以图像增强方法和预处理算［５～８］性能，特别是染色性能与棉花有很大差异。统计表法提高对比度，但与棉花颜色相近的异性纤维［７］明，每

7、吨棉花中混入的异性纤维平均不到２５ｇ，但对检出率仍很低。近年来，丁天怀等根据棉纤维与棉纺织品的质量影响极大，是目前影响我国棉纺织异性纤维的红外波段吸收特性，选用红外光源照［１］［９～１０］品品质提高的瓶颈问题。目前主要采用人工分明，再利用图像分割技术识别异性纤维，但短［３］拣法剔除异性纤维，但主观性强，劳动成本高，且白期内还难以实时在线应用。［２］色异性纤维的检出率比较低。棉花中异性纤维检测的难点之一在于：传统的国内外学者对棉花异性纤维的图像识别算法进机器视觉系统只能按照选定的相机像素和预设的速［３

8、～１０］行了广泛研究，主要采用灰度阈值法识别目度采集图像。图像数据大部分用于背景描述，小目收稿日期：２００９０９２７修回日期：２００９１２２５国家自然科学基金资助项目（６０８７５０２２／Ｆ０３０４１０）作者简介：李国辉，博士生，主要从事机器视觉系统研究，Ｅｍａｉｌ：ｏｎｃｅｌｅｅ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ通讯作者：苏真伟，教授，博士生导师，主要从事机器视觉系统研究，Ｅｍａｉｌ：ｚｈｅｎｗｅｉｓｕ９９＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ第５期李国辉等：基于不规则成像机器视觉的棉花白色