基于视觉数据驱动的棉花异性纤维检测

• 作者: 师红宇 管声启
• 来源期刊: 丝绸
• 学科: 工学
• 关键词: 异性纤维 数据驱动 显著图 mean-shift算法 改进的区域生长法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与技术
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: TS101.91|TP391.41
• 字数: 4249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7003.2017.05.007

摘要

为了提高棉花异性纤维检测准确性及快速性,提出一种基于视觉数据驱动的棉花异性纤维检测新方法.首先,对采集棉花异性纤维图像进行小波金字塔多层分解,实现棉花异性纤维图像中各信息的分离;然后使用mean-shift算法平滑图像,消除光照不均的干扰;在此基础上,采用中央-周边操作算子和融合操作构建显著图,从而提高异性纤维的显著度;最后,利用改进的区域生长法获得目标区域.文章采用视觉数据驱动构建的检测模型,结构简单、检测速度快、准确率高.实验结果表明,该检测方法能够有效实现棉花异性纤维的检测,提高检测准确性和快速性,为棉花异性纤维自动检测提供一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管声启	西安工程大学机电工程学院	67	250	8.0	11.0
2	师红宇	西安工程大学计算机科学学院	17	62	5.0	7.0