典型文献
基于机器视觉技术的棉籽破损检测
文献摘要：
种子质量对增产丰收具有十分重要的意义.提出一种基于机器视觉提取单粒棉籽,自动识别破损棉籽的方法.试验用最大类间法自动选择阈值结合膨胀处理和区域属性度量函数提取单粒棉籽图像;基于改进阈值的小波去噪对图像进行增强;通过对多幅单粒棉籽图像的研究找到对破损区域进行阈值分割的最佳阈值,对整个棉籽进行阈值分割的最佳阈值;进而对分割后的图像进行相乘和数学形态学处理等方法得到破损区域特征;最后利用获取连通区域的方法实现破损棉籽的识别并将此方法用Matlab App Designer设计成软件.试验表明,此系统对破损棉籽的平均准确率达到89％.优于软阈值函数、硬阈值函数和软硬阈值折衷函数的平均准确率83.5％、85％和87.5％.
文献关键词：
脱绒棉籽;机器视觉;小波去噪;破损检测
中图分类号：
作者姓名：
刘媛杰;张泽亮;张洪洲;李勇;李伟强
作者机构：
塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔,843300
文献出处：
引用格式：
[1]刘媛杰;张泽亮;张洪洲;李勇;李伟强-.基于机器视觉技术的棉籽破损检测)[J].中国农机化学报,2022(05):71-76
A类：
脱绒棉籽
B类：
机器视觉技术,破损检测,种子质量,丰收,视觉提取,自动识别,膨胀处理,属性度量,度量函数,改进阈值,小波去噪,多幅,阈值分割,最佳阈值,相乘,数学形态学,形态学处理,区域特征,连通区域,Matlab,App,Designer,计成,平均准确率,软阈值函数,硬阈值,折衷
AB值：
0.383294
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