The invention discloses an impurity detection method based on image processing, which includes: acquiring cotton sample image; enhancing cotton sample image to obtain cotton enhancement image; thresholding cotton enhancement image according to HSV, removing background color of cotton enhancement image to obtain target cotton image; and thresholding cotton enhancement image according to Otsu algorithm. The binary image of target cotton is obtained; the area of impurities in cotton is calculated according to the binary image of target cotton and target cotton; the connected region of the binary image of target cotton is determined, and the location and number of impurities in the binary image of target cotton are identified according to the connected region; the cotton and background thresholds are determined according to L_M algorithm and S component histogram of HSV color space. And the training and learning of adaptive BP network with miscellaneous area can get the background dynamic threshold region.
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的杂质检测方法
本专利技术涉及图像处理
,尤其涉及一种基于图像处理的杂质检测方法。
技术介绍
我国是棉花种植和出口大国。棉花在采摘、收购等过程中杂质来源难以控制,若棉花含有过多杂质,则降低棉花等级和质量,严重影响产业效益和出口。近年来,图像处理技术、机器视觉技术和BP神经网络算法等广泛应用在棉花杂质检测工序中。例如采用RGB颜色空间进行图像处理,阈值分割棉花和杂质;采用机器视觉对图像进项增强滤波处理和分割处理,分块检测杂质和棉花背景;等采用BP神经网络进行训练并输出杂质的误差,得到适应度函数并进行遗传算法的选择、交叉及变异操作,优化神经网络权值、阈值,直至输出误差达到要求或达到预设迭代次数。根据所获得的BP神经网络权值、阈值进行棉花图像分割。但是在选择合理的背景时,根据颜色空间直方图分析,普通的图像处理进行阈值分割时,采用红色背景板难以准确分离杂质和计算面积,并且每张棉花图像的背景阈值都不相同,单靠自定义阈值无法获得提取杂质的最佳效果。BP算法应用在图像识别具有强大的容错率和联想能力,但没有对不同图像不同杂质动态阈值区域进一步自适应学习。
技术实现思路
基于
技术介绍
存在的技术问题,本专利技术提出了一种基于图像处理的杂质检测方法;本专利技术提出的一种基于图像处理的杂质检测方法,包括:S1、获取棉花样本图像;S2、对棉花样本图像进行图像增强,得到棉花增强图像;S3、根据HSV对棉花增强图像进行阈值分割,去除棉花增强图像的背景颜色,得到目标棉花图像;根据大津算法对棉花增强图像进行阈值分割,得到目标棉花图像二值化图;S4、根据目标棉花图像和目标棉 ...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的杂质检测方法,其特征在于,包括:S1、获取棉花样本图像;S2、对棉花样本图像进行图像增强,得到棉花增强图像;S3、根据HSV对棉花增强图像进行阈值分割,去除棉花增强图像的背景颜色,得到目标棉花图像;根据大津算法对棉花增强图像进行阈值分割,得到目标棉花图像二值化图;S4、根据目标棉花图像和目标棉花图像二值化图计算棉花中杂质面积;S5、确定目标棉花图像二值化图的连通区域,根据连通区域标识目标棉花图像二值化图中杂质位置和杂质个数。
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的杂质检测方法,其特征在于,包括:S1、获取棉花样本图像;S2、对棉花样本图像进行图像增强,得到棉花增强图像;S3、根据HSV对棉花增强图像进行阈值分割,去除棉花增强图像的背景颜色,得到目标棉花图像;根据大津算法对棉花增强图像进行阈值分割,得到目标棉花图像二值化图;S4、根据目标棉花图像和目标棉花图像二值化图计算棉花中杂质面积;S5、确定目标棉花图像二值化图的连通区域,根据连通区域标识目标棉花图像二值化图中杂质位置和杂质个数。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的杂质检测方法,其特征在于,步骤S1中,所述棉花样本图像的背景颜色为黄色。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的杂质检测方法,其特征在于,步骤S2,具体包括:在棉花样本图像添加椒盐噪声;对棉花样本图像添加中值滤波,得到棉花...
【专利技术属性】
技术研发人员:夏萍,王飞涛,樊春春,
申请(专利权)人:安徽农业大学,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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