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棉纖維視覺檢測中圖像分割方法適用性分析

2019-08-17 06:11
中國棉花加工 2019年3期
關(guān)鍵詞:算子雜質(zhì)邊緣

〔1中華全國供銷合作總社鄭州棉麻工程技術(shù)設(shè)計(jì)研究所,河南鄭州450004〕

〔2新鄉(xiāng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,河南新鄉(xiāng)453000〕

根據(jù)2018年12月29日發(fā)布的“國家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于2018年棉花產(chǎn)量的公告”,2018年全國棉花種植面積335.23萬hm2(5 028.45萬畝),比2017年增長4.9%;全國棉花總產(chǎn)量609.6萬t,比2017年增長7.8%。作為關(guān)系國計(jì)民生的大宗農(nóng)產(chǎn)品,為了公平、公正地進(jìn)行貿(mào)易結(jié)算,棉花在收購、加工、貿(mào)易以及紡織過程中需要對其纖維品質(zhì)進(jìn)行快速檢驗(yàn)。近年來,隨著人工智能技術(shù)與圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)在棉花加工、檢驗(yàn)領(lǐng)域得到應(yīng)用。例如:我國棉花公正檢驗(yàn)采用的大容量棉纖維測試儀HVI(High Volume Instrument)就是采用數(shù)字圖像處理技術(shù)代替人眼對棉纖維進(jìn)行自動化分析、識別與測量,該系統(tǒng)能夠有效彌補(bǔ)人工感官檢驗(yàn)的不足,提高了檢測效率和準(zhǔn)確率,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于各級棉花檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室。在這些機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)中,圖像分割是技術(shù)基礎(chǔ),對檢測的效果有著重要影響。

本文針對棉花圖像分割方法進(jìn)行研究,在采集我國新疆棉區(qū)籽棉樣品圖像基礎(chǔ)上,采用Canny方法、Sobel方法、Log方法、Roberts方法進(jìn)行圖像分割實(shí)驗(yàn),并對比分析分割方法的檢測性能與適用性,為棉花圖像分割方法的選取以及棉花圖像中雜質(zhì)目標(biāo)精準(zhǔn)識別提供參考依據(jù)。

一、實(shí)驗(yàn)材料與方法

(一)實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)材料選自于新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第八師棉花加工廠待加工的籽棉,手工去除大雜后,實(shí)驗(yàn)樣品共計(jì)2 kg。

(二)實(shí)驗(yàn)平臺

在機(jī)器視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,實(shí)驗(yàn)搭建了一套棉纖維自動檢測簡易系統(tǒng)平臺,系統(tǒng)主要包括:光源照明系統(tǒng)、CMOS工業(yè)相機(jī)、光學(xué)鏡頭、圖像采集卡、檢測視窗、數(shù)據(jù)處理機(jī)及雜質(zhì)識別軟件。其系統(tǒng)框架如圖1所示。

圖1 棉纖維檢測系統(tǒng)框架

根據(jù)系統(tǒng)框架,其工作流程為:首先將待檢測棉樣放置于檢測視窗的光學(xué)玻璃上,其次啟動檢測,然后LED光源照明系統(tǒng)開啟,觸發(fā)工業(yè)相機(jī)采集棉樣圖像,通過圖像采集卡將圖像傳送數(shù)據(jù)處理機(jī),最后處理機(jī)中的纖維質(zhì)量分析軟件進(jìn)行算法分析并顯示分析結(jié)果。所有工序完成之后,照明系統(tǒng)關(guān)閉,完成檢測。

工控機(jī)采用聯(lián)想490系列計(jì)算機(jī),仿真程序采用VC++結(jié)合OpenCV視覺庫的方式實(shí)現(xiàn),在Windows 7系統(tǒng)上,完成棉樣圖像拍攝與圖像分割方法的性能實(shí)驗(yàn)。

(三)研究方法

1.Canny分割方法。

Canny是一種多尺度邊緣檢測算法,其檢測邊緣的基本原理是尋找圖像中局部最大梯度幅值的像素點(diǎn)。具體步驟是:

首先,將圖像與Gauss濾波器進(jìn)行卷積,對圖像進(jìn)行平滑處理,將高斯濾波器與圖像卷積,得到輸出圖像;其次,對于平滑后的圖像,采用2×2鄰域一階偏導(dǎo)的有限差分計(jì)算平滑后圖像的梯度幅值和方向;然后,對圖像梯度幅值進(jìn)行“非極大值抑制”處理,并采用雙閾值法獲得邊緣。在非極大值抑制過程中,使用3×3大小、8方向的鄰域?qū)μ荻确禂?shù)組中的像素沿梯度方向進(jìn)行插值;最后,采用高、低2個閾值對非極大值抑制后的圖像進(jìn)行分割,得到高閾值邊緣圖像Th[i,j]以及低閾值邊緣圖像Tl[i,j],并將Th[i,j]中的邊緣連接成輪廓,當(dāng)?shù)竭_(dá)輪廓端點(diǎn)時,采用遞歸不斷搜索Tl[i,j]中8鄰域位置能夠連接到輪廓上的邊緣,直至Th[i,j]中所有的間隙都連接起來。

2.Sobel分割方法。

Sobel邊緣檢測算子采用的是方向差分與中局部平均結(jié)合的方式,它首先對圖像進(jìn)行平滑處理,然后進(jìn)行方向差分運(yùn)算。

3.Log分割方法。

Log邊緣檢測算子是將拉普拉斯算子與高斯濾波融合后形成的,其原理是首先將圖像與高斯濾波器卷積,在平滑圖像、降低噪聲的同時,消除較小的噪聲點(diǎn),然后使用拉普拉斯算子進(jìn)行處理。假設(shè)原圖像為f(x,y),經(jīng)拉普拉斯算子檢測得到的邊緣圖像h(x,y):

其中,▽2為拉普拉斯算子,,g(x,y)為高斯濾波器。另外,典型的5×5大小的算子模板為:

4.Roberts分割方法。

Roberts算子通過對角線方向相鄰像素差近似梯度幅值尋找邊緣,其原理是求取圖像點(diǎn)(x,y)的2×2鄰域上的對角導(dǎo)數(shù),使用在該像素點(diǎn)處的方向差分的均方值取代梯度值G[f(x,y)]:

將這2個模板Gx,Gy與圖像卷積,得到梯度幅值,并采用閾值T篩選,進(jìn)而獲得邊緣。

二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

(一)圖像分割效果對比分析

在實(shí)驗(yàn)平臺基礎(chǔ)上,通過圖像采集系統(tǒng)獲取了棉樣圖像,其分辨率為1 200 pixel×1 600 pixel,如圖2(a)所示。在此基礎(chǔ)上,分別采用Canny方法、Sobel方法、Log方法、Roberts方法對棉樣圖像進(jìn)行圖像分割實(shí)驗(yàn),并對分割效果進(jìn)行了對比分析。此外,為了便于效果分析,對分割結(jié)果進(jìn)行反色處理,具體結(jié)果如圖 2(b)(c)(d)(e)所示。

圖2 棉樣圖像分割結(jié)果

從圖2的分割結(jié)果可以看出,Canny方法、Sobel方法、Log方法、Roberts方法均能對棉樣圖像中的雜質(zhì)進(jìn)行不同程度的刻畫。如圖2(b)所示,Canny分割方法能夠?qū)㈦s質(zhì)與棉纖維背景有效地分離開來,分割出的圖像結(jié)果背景噪聲小、雜散點(diǎn)少,棉樣圖像中雜質(zhì)邊緣刻畫得清楚、流暢;如圖2(c)(d)(e)所示,Sobel方法、Log方法、Roberts方法的分割結(jié)果均不同程度地出現(xiàn)背景噪聲,同時雜散點(diǎn)多,不利于圖像目標(biāo)的后期處理;但Log方法對雜質(zhì)的邊緣刻畫清楚、流暢;其中,Roberts方法的分割效果較其它方法略顯遜色。

(二)圖像分割耗時對比分析

由于圖像分割耗時是影響算法性能的重要指標(biāo),因此,有必要進(jìn)行耗時指標(biāo)的對比分析。在分割方法的檢測耗時方面,針對選取的籽棉樣品,實(shí)驗(yàn)分別采集涵蓋50萬至500萬像素范圍的5種不同分辨率的棉樣圖像,采用Canny方法、Sobel方法、Log方法、Roberts方法進(jìn)行檢測耗時的對比分析。從圖3可以看出,當(dāng)棉樣圖像分辨率在400 pixel×600 pixel的情況下,各分割方法耗時相當(dāng),維持在0.29 s左右;當(dāng)分辨率高于1 600 pixel×1 800 pixel時,Sobel方法、Log方法、Roberts方法較Canny方法相對耗時增幅顯著,平均增幅0.6 s;同時,當(dāng)分辨率處于2 000 pixel×2 500 pixel時,Canny分割耗時最少,僅為1.1 s。

圖3 分割方法間檢測耗時對比

三、結(jié)論

根據(jù)Canny方法、Sobel方法、Log方法、Roberts方法4種圖像分割方法的原理并結(jié)合籽棉樣品實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果,現(xiàn)總結(jié)如下:

(一)Canny方法是一種相對完善的圖像分割方法,特別是在二維坐標(biāo)空間下,因?yàn)镃anny算子的方向特性,分割結(jié)果中雜質(zhì)邊緣刻畫得清楚、流暢,使其在尋找與定位邊緣的性能上具有優(yōu)勢;同時,Canny算子能夠產(chǎn)生邊緣的梯度方向和強(qiáng)度2個維度的信息,圖像分割結(jié)果背景噪聲小,具有更好的抗噪性能,為后續(xù)圖像處理提供了便利。但是,為了取得較好的圖像分割效果而使用大濾波器的方法,容易在極個別情況下丟失雜質(zhì)邊緣細(xì)節(jié)信息。

(二)Sobel方法采用先局部平均然后求差分的方法對圖像進(jìn)行平滑處理,能夠在一定程度上實(shí)現(xiàn)去除噪聲的功能,但Sobel方法產(chǎn)生的邊緣較粗,Canny方法和Log方法產(chǎn)生的邊緣較細(xì)。

(三)對于Log算子來講,Gauss函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差具有控制平滑的作用,但σ的取值很關(guān)鍵。σ值越大,用于平滑的Gauss濾波模板越大,圖像中高頻部分的抑制效果增強(qiáng),有效避免孤立點(diǎn)及虛假邊緣點(diǎn)的檢出,同時,Gauss濾波器的平滑作用會消除一部分邊緣細(xì)節(jié),造成一定程度的邊緣點(diǎn)漏檢,致使邊緣定位的偏移,降低了邊緣的定位精度;相反,σ值越小,邊緣定位準(zhǔn)確,但平滑、去噪性能降低。

(四)Roberts算子采用的是直接通過局部差分法尋找圖像邊緣,然后求取梯度值,圖像中邊緣點(diǎn)的定位精度高,能夠較好地實(shí)現(xiàn)對水平和垂直方向邊緣的檢測;但由于缺少對圖像進(jìn)行相應(yīng)地平滑處理,因此,容易導(dǎo)致其對噪聲敏感,只適合于噪聲少且邊緣明顯的圖像檢測。

綜上所述,通過對Canny方法、Sobel方法、Log方法、Roberts方法的原理分析以及針對籽棉樣品的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Canny方法在雜質(zhì)邊緣定位、背景噪聲消除方面都具有優(yōu)良的性能,檢測到的邊緣連續(xù)性好、背景噪聲小,尤其適用于籽棉圖像的分割,同時,圖像分割的耗時兼具優(yōu)勢。此外,本文的實(shí)驗(yàn)與對比分析結(jié)果,對棉花圖像中雜質(zhì)的分類與識別也提供了參考依據(jù)。

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