棉花軋工質(zhì)量分級儀器的研究.pdf

1、我國棉花鋸齒細絨棉標準（標準編號GB1103-2012）規(guī)定根據(jù)外觀形態(tài)和所含疵點的程度，棉花軋工質(zhì)量分為好、中、差三檔。現(xiàn)行軋工質(zhì)量分級由人工完成，為滿足檢驗實際需求，制作了實物標準。檢驗時，檢驗人員手持樣本，與物標準旁進行對照，確定檢測樣本軋工質(zhì)量檔次。這樣檢驗的缺點很明顯:全國各地的檢驗人員水平本身就參差不齊;疵點種類多，形態(tài)復雜，經(jīng)驗豐富的人員在實際檢驗時也經(jīng)常做出不一致的結論;標準樣本人為手工制作，制作的標準樣本很難保持一致，

2、標準樣本運往途中，由于中國幅員遼闊，在運往全國各地的途中容易受到損壞;隨著時間的推移，樣本的本身表面外觀形態(tài)會發(fā)生改變。根據(jù)我國相關標準，軋工質(zhì)量下降1到2個等級，每噸棉花減少收益在500元左右。本課題研制了利用機器視覺技術對棉花軋工質(zhì)量進行分級的儀器。主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點如下：
　?、糯罱ɑ跈C器視覺的棉花軋工質(zhì)量分級儀器硬件平臺。為獲取穩(wěn)定高質(zhì)量棉花圖像，設計制作了拍攝條件單一穩(wěn)定的箱體作為拍攝環(huán)境。利用箱體將攝像頭、光源、計

3、算機置于箱體內(nèi)部，屏蔽周圍環(huán)境的干擾。采用效果穩(wěn)定無散熱高質(zhì)量LED冷光源。在圖像采集過程中，箱體上部放置一個透光板，將待檢測的棉花樣本置于透光板上部，利用箱體內(nèi)部的攝像頭獲取圖像。
　?、铺岢雒藁ㄍ庥^形態(tài)識別算法，結合棉花軋工質(zhì)量分級的實際要求，對棉花紋理特征數(shù)值分布情況進行了統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)能量、熵、慣性矩者三個特征具有很好的規(guī)律性且差異比較大，利用數(shù)學統(tǒng)計算法中線性分類器對紋理特征分類實現(xiàn)棉花外觀形態(tài)的等級識別。
　　⑶

4、提出七種疵點的識別算法。根據(jù)棉花中七種疵點的特點，將其歸為三類:僵片類、棉索類、疵點類。提出運用自適應閾值分割法完成疵點類的分割;自適應閾值分割處理之后密度聚類，尋找密度大的區(qū)域進行大津法處理實現(xiàn)對僵片類的分割;一方面對原圖像進行梯度化處理，另一方面對原圖像進行S通道提取并增強，將圖像融合到一起，進行自適應閾值分割，實現(xiàn)棉索類的分割。
　?、确治雒奕~區(qū)分問題，進一步提高了疵點識別率。從顏色、形狀、紋理等特征選擇，最終找出合適的特征

5、集合，可以有效識別棉葉。
　　⑸完成分級算法。在獲取紋理特征及疵點的具體數(shù)值之后，合理確定各個特征的比例系數(shù)，參考標準樣本，運用線性分類算法實現(xiàn)分級。
　?、蔬\用MFC完成相關程序的集成及界面的開發(fā)。將對攝像頭的相關操作、疵點及紋理的算法程序、分級程序、顏色級輸入、結果輸出等相關部分集合到一起，實現(xiàn)人機方便交流。大量試驗表明研制的棉花軋工質(zhì)量分級儀器能夠有效完成自動化分級，軋工質(zhì)量分級準確率達92％，棉葉正確識別率可達到90