党士许　李　磊　张志鸿

(郑州大学信息工程学院　郑州　450001)



基于改进亚像素边缘提取的一种异性纤维检测方法*

党士许李磊张志鸿

(郑州大学信息工程学院郑州450001)

摘要为了提高异性纤维检测的时效、精确性,降低误检率,论文提出一种基于改进的亚像素边缘检测技术上的异性纤维检测方法,首先以多结构元素的改进的形态学算子对采集的图像进行像素级边缘提取,然后利用三邻域的非极大值抑制方法抑制初步提取时膨胀的边缘以及去除误检测的小范围棉花边缘,最后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法进行亚像素级细化检测。通过实验验证,文中的方法对各种常见噪声都具有抗噪滤噪能力强、计算速度快等优点,能够快速准确地识别高速棉流中的异性纤维,满足生产中异性纤维拣出的性能需求。

关键词棉花异性纤维; 数学形态学; 非极大值抑制; 亚像素; 边缘检测; Zernike矩

Class NumberTP391.41

1　引言

棉花由于采摘、运输等过程中的问题,往往存在各种异性纤维,其目标小、种类多,早期的棉纺行业中主要采用人工分拣法剔除异性纤维,检测结果主要依赖于分拣人员的主观意向,而且人工成本较高,人员的效率也是一个问题[1]。近年来机器视觉相关领域的高速发展,利用机器视觉相关技术在开松棉花的过程中对高速棉流进行异性纤维检测的方法逐渐发展。各国的相关领域专家学者对于图像识别技术在棉花异性纤维分拣中的应用都有所研究,这些研究的早期检测技术大多采用基于色差分析的方法或者采用灰度阈值法识别目标进行检测定位[2],此种方法需要分析大量数据,效率低下、误检率也较高,对于目前越来越追求高速高精度的检测,适用性不高。……