基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法

摘要：

为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法.皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别.实验结果表明,99.15％的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60％,能够满足在线检测的要求.

关键词：棉花异性纤维、识别、机器视觉、BP神经网络、支持向量机

所属期刊栏目：46

分类号：S24;TP391(农业电气化与自动化)

资助基金：国家自然科学基金资助项目31228016、61100115、农业科技成果转化基金资助项目2012GB23600629和“十二五”国家科技支撑计划资助项目2011BAD21B01、2012BAD35B07

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：7-14