一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法，包括：采集手排分梳山羊绒RGB图像；将RGB图像进行预处理；确定图像二值化阈值；根据图像二值化阈值将预处理后的图像转换为二值图像；对二值图像进行边缘曲线提取，得到边缘曲线h(x)；将边缘曲线h(x)进行曲线拟合，得到拟合曲线z(x)；根据拟合曲线z(x)计算分梳山羊绒平均长度。本发明专利技术不仅解决了现有分梳山羊绒长度手排测定法中的人工描点和绘图存在人为测量误差的问题，而且本发明专利技术能够根据图像采集的设备和环境的不同，确定图像二值化阈值，从而获得有效的分梳山羊绒长度，避免了现有技术对图像采集设备和环境的约束条件，使得该检测方法使用更加灵活。

【技术实现步骤摘要】
一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法
本专利技术涉及分梳山羊绒长度检测
，具体涉及一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法。
技术介绍
山羊原绒、洗净山羊绒、分梳山羊绒统称为山羊绒。分梳山羊绒纤维长度是衡量分梳山羊绒的重要品质指标之一，其长度直接影响纤维的可纺性能及价格。分梳山羊绒长度的测定手排法是按照《GB18267-2013山羊绒》的要求制作出山羊绒标准板，要求很多高精度的测量，为了避免测量工具直接接触标准板上面的羊绒，目前的测量方法是：首先利用玻璃板水平压在山羊绒标准板之上，根据标准板上排列的羊绒画出山羊绒长度分布的曲线；再利用刻度纸描出一条光滑的纤维长度分布曲线；以长度分布图的底边为横坐标，以纤维长度曲线上的各点为纵坐标，从原点自左向右每隔10mm(组距)标出横坐标x1、x2、…、xi、…、xn-1、xn(其中xn-xn-1为末组组距，数值在0mm～10mm之间)，按照手排长度标准板上的刻度测量，并记录每一组中点对应的长度曲线上的纵坐标即纤维长度L1、L2、…、Li、…、Ln-1、Ln，长度分布图的底边总长度为xn(mm)，最后利用平均长度计算公式计算出山羊绒的平均长度。现有技术中的分梳山羊绒长度手工测量方法，其缺点是人工描点、绘图和计算，测量时存在人为测量误差，并且检测时间长、效率低，人员成本投入高。现有技术中国专利CN107517181.A公开了一种分梳山羊绒长度检测方法，该专利技术针对手工测量方法的缺点，提出了一种无人为因素干扰，检测速度快、效率高的测量方法。但是该方法在测量过程中，要求采集图像的设备和环境必须是固定的，这就增加了该方法应用的约束性，降低了使用的灵活性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法，包括：采集手排分梳山羊绒RGB图像；将所述RGB图像进行预处理；确定图像二值化阈值；根据所述图像二值化阈值将预处理后的图像转换为二值图像；对所述二值图像进行边缘曲线提取，得到边缘曲线h(x)；将所述边缘曲线h(x)进行曲线拟合，得到拟合曲线z(x)；根据所述拟合曲线z(x)计算分梳山羊绒平均长度。可选的，所述采集手排分梳山羊绒RGB图像，包括：采集标准板上的手排分梳山羊绒RGB图像，其中，所述标准板上的手排分梳山羊绒配置标尺，该标尺用来标定图像像素值与实际尺寸的比例关系。可选的，所述将所述RGB图像进行预处理，包括：将所述RGB图像转换成灰度图像；并将得到的灰度图像进行空间域滤波处理。可选的，所述确定图像二值化阈值是采用最大类间方差法完成的。可选的，所述确定图像二值化阈值，包括：求取类间方差为最大值时对应的值，所述值即为图像二值化阈值，其中，根据k值将预处理后的图像的像素点分为两个集合C0和C1，集合C0包含所有灰度值小于等于k值的像素点，集合C1包含所有灰度值大于k值的像素点；是C0出现的概率，是C1出现的概率，g0是C0的平均灰度值，g1是C1的平均灰度值，g是预处理后的图像的所有像素点的平均灰度值。可选的，所述求取类间方差δ2(k)为最大值时对应的k值，包括：k从0开始到L-1循环，计算δ2(k)的值，选取令δ2(k)为最大值时的k值；其中，L为所述预处理后的图像的灰度级，灰度值分别为：0，1，…，L-1。可选的，所述将预处理后的图像转换为二值图像的具体处理方法如下：对预处理后图像中的所有点依次进行如下运算：其中，g(x，y)表示预处理后的点的像素值，u(x，y)表示二值图像中的点的像素值。可选的，所述采集手排分梳山羊绒RGB图像是利用相机拍照的方式采集的。可选的，对所述二值图像进行边缘曲线提取的具体操作方法如下：在所述二值图像中，当点的横坐标x＝c时，令h(x)＝y，其中，y是f(c，y)＝0的点中纵坐标的最大值，c＝1，2，…，N；N是二值图像横坐标的终点坐标。可选的，所述将所述边缘曲线h(x)进行曲线拟合的具体操作方法如下：采用三参数幂函数曲线拟合方法，设拟合曲线的模型为：z(x)＝axb+c其中，(z(x)，x)是得到的边缘曲线h(x)，计算出参数a、b和c的值，得到拟合曲线z(x)。本专利技术采用以上技术方案，所述基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法，包括：采集手排分梳山羊绒RGB图像；将所述RGB图像进行预处理；确定图像二值化阈值；根据所述图像二值化阈值将预处理后的图像转换为二值图像；对所述二值图像进行边缘曲线提取，得到边缘曲线h(x)；将所述边缘曲线h(x)进行曲线拟合，得到拟合曲线z(x)；根据所述拟合曲线z(x)计算分梳山羊绒平均长度。本专利技术采用以上检测方法，不仅解决了现有的分梳山羊绒长度手排测定法中的人工描点和绘图存在人为测量误差的问题，而且本专利技术能够根据图像采集的设备和环境的不同，确定图像二值化阈值，使得由该阈值获得的二值图像测得的分梳山羊绒长度是有效的，本专利技术所述的检测方法避免了现有技术对图像采集设备和环境的固定要求，降低了图像采集的约束条件，使得该检测方法使用更加灵活。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术分梳山羊绒长度检测方法的流程图；图2是本专利技术分梳山羊绒长度检测方法中步骤S3确定图像二值化阈值的处理流程图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本专利技术所保护的范围。如图1所示，本专利技术提供了一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法的实施方式，该实施方式包括以下步骤：S1：采集手排分梳山羊绒RGB图像；进一步的，所述采集手排分梳山羊绒RGB图像，包括：采集标准板上的手排分梳山羊绒RGB图像，其中，所述标准板上的手排分梳山羊绒配置标尺，该标尺用来标定图像像素值与实际尺寸的比例关系。具体的，所述手排分梳山羊绒RGB图像可利用相机拍照的方式采集。S2：将所述RGB图像进行预处理；进一步的，所述将所述RGB图像进行预处理，包括：将所述RGB图像转换成灰度图像；并将得到的灰度图像进行空间域滤波处理。其中，将所述RGB图像转换成灰度图像，具体处理方法如下：Gray＝0.299×R+0.587×G+0.114×B其中，R、G、B分别表示像素点的颜色值，Gray表示像素点的灰度值。图像中的点的位置坐标用(x，y)表示，点的像素值用f(x，y)表示，滤波处理后的点的像素值用g(x，y)表示，空间域滤波处理方法为，对灰度图像中的所有点依次进行如下运算：其中，a＝1，b＝1，w(-1，-1)＝0.1111，w(-1，0)＝0.1111，w(-1，1)＝0.1111，w(0，-1)＝0.1111，w(0，0)＝0.1111，w(0，1)＝0.1111，w(1，-1)＝0.1111，w(1，0)＝0.1111，w(1，1)＝0.11本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法，其特征在于，包括：采集手排分梳山羊绒RGB图像；将所述RGB图像进行预处理；确定图像二值化阈值；根据所述图像二值化阈值将预处理后的图像转换为二值图像；对所述二值图像进行边缘曲线提取，得到边缘曲线h(x)；将所述边缘曲线h(x)进行曲线拟合，得到拟合曲线z(x)；根据所述拟合曲线z(x)计算分梳山羊绒平均长度。

【技术特征摘要】
1.一种基于最大类间方差的分梳山羊绒长度检测方法，其特征在于，包括：采集手排分梳山羊绒RGB图像；将所述RGB图像进行预处理；确定图像二值化阈值；根据所述图像二值化阈值将预处理后的图像转换为二值图像；对所述二值图像进行边缘曲线提取，得到边缘曲线h(x)；将所述边缘曲线h(x)进行曲线拟合，得到拟合曲线z(x)；根据所述拟合曲线z(x)计算分梳山羊绒平均长度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集手排分梳山羊绒RGB图像，包括：采集标准板上的手排分梳山羊绒RGB图像，其中，所述标准板上的手排分梳山羊绒配置标尺，该标尺用来标定图像像素值与实际尺寸的比例关系。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述RGB图像进行预处理，包括：将所述RGB图像转换成灰度图像；并将得到的灰度图像进行空间域滤波处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定图像二值化阈值是采用最大类间方差法完成的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定图像二值化阈值，包括：求取类间方差δ2(k)为最大值时对应的k值，所述k值即为图像二值化阈值，其中，根据k值将预处理后的图像的像素点分为两个集合C0和C1，集合C0包含所有灰度值小于等于k值的像素点，集合C1包含所有灰度值大于k值的像素点；是C0出现的概率，是C1出现的概率，g0是C0的平均灰度值，g1...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨传颖，高荣贵，石宝，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古,15