姚梦洁

（山东科技大学测绘与空间信息学院，山东青岛 266590）

0 引言

20 世纪70 年代计算机性能提升，可处理图像等大规模数据，研究者可利用计算机代替人类视觉器官认识世界，计算机视觉逐渐受到关注。通过计算机实现自动读取、识别客观世界，代替人脑进行处理，实现人工智能是该学科探索方向［1］。近年来计算机视觉技术飞速发展，在医学、工业等方面应用广泛，如何实现生活生产过程自动化成为研究焦点［2］。计算机具有机械性特点，一方面可快速批量进行大数据处理，另一方面根据机械命令运转。因此需将人脑机能通过冗长、复杂的程序转化为计算机机械性语言［3］。

在工业生产中，产品质检必不可少，利用计算机实现生产过程自动化是目前工业生产研究热点［4］。在工业质检中，需要检查产品组成成分数量是否达标，但这些组成成分往往粘连严重且背景复杂，因此粘连单元数量检测成为工业生产中计算机视觉应用难点［5-6］。现有处理粘连单元的主要方法是通过分割算法将粘连单元分离开来。叶明等［7］对粘连颗粒图像中心点进行识别，利用先验图像前景轮廓对图像进行检测确定中心点；芦念加等［8］先进行粘连物体中心核提取，根据中心核进行极限腐蚀并分割图像；何磊等［9］利用自适应极大值方法对分水岭过分割问题进行改进；李永锋等［10］通过距离变换改进分水岭算法，对粘连大米进行分割；高扬等［11］基于模糊距离变换改进了颗粒分割算法；……