蠶繭自動篩選計數系統(tǒng)關鍵技術的研究.pdf

1、隨著計算機視覺技術的發(fā)展，在農業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學工程等領域，圖像處理技術的應用越來越廣泛。針對目前輕工業(yè)的紡織領域，每個蠶繭槽緒下蠶繭的計數方法——人工計數已不能滿足紡織領域的生絲生產效率與生絲質量的需求，本文提出了基于連通域標記的閾值分割算法的蠶繭自動篩選計數方法和基于K均值聚類算法的蠶繭自動篩選計數方法。本文使用的計數方法具有計數速度快，計數準確，計數穩(wěn)定等優(yōu)點，因此具有較好的應用前景。
　　本文通過引入求取蠶繭平均面積、最大面積

2、作為先驗知識，以蠶繭平均面積作為基準面積，蠶繭粘連區(qū)域和非粘連區(qū)域分情況處理，提出了基于連通域標記的閾值分割計數方法;通過采用最大距離聚類中心查找的方法改進了K均值聚類算法，提出了基于改進K均值聚類的粘連蠶繭分割和計數方法。蠶繭自動篩選計數系統(tǒng)關鍵技術包括蠶繭圖像采集、蠶繭圖像處理及蠶繭識別計數三大模塊。本文首先探討了蠶繭自動篩選計數系統(tǒng)的圖像預處理技術，主要包括圖像文件格式、色彩空間模型、圖像顏色空間模型轉換、圖像增強、圖像去噪等內容

3、，提出采用中值濾波法、均值漂移法和傅里葉變換法結合的方法，不僅能有效的去除圖像中的噪聲，還能增強圖像的亮度，增強圖像中蠶繭目標與背景的對比度，為后續(xù)圖像處理打下基礎;然后對蠶繭自動篩選計數系統(tǒng)的圖像分割計數方法進行了研究，討論了閾值分割算法、邊緣檢測分割算法、形態(tài)學腐蝕膨脹分割法及K均值聚類分割算法的原理及應用，同時對各個分割算法進行了實驗驗證及比較，針對蠶繭圖像的特點，本文采用了閾值分割算法、腐蝕膨脹分割算法和K均值聚類分割算法結合的

4、分割方法，能得到比較滿意的分割效果。研究表明，針對蠶繭圖像分割，該方法具有很好的魯棒性。最后，本文設計了基于PC機和基于Android平臺的蠶繭自動篩選計數系統(tǒng)來驗證本文關鍵技術的實現，通過人機交互界面驗證系統(tǒng)的計數準確性、魯棒性及計數效率。
　　研究結果表明，本文提出的基于閾值分割算法、腐蝕分割算法、K均值聚類算法結合的蠶繭計數方法具有較好的魯棒性，基本能滿足工廠流水線中自動計數的需要，平均準確率達到96％以上，能夠克服蠶繭圖像