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摘要:
振动筛筛面物料的疏密状态可以作为判断上层旋流器设备堵塞的辅助手段。采用图像处理的方法,使用振动筛筛面网格直线作为检测特征,以支持向量机分类器作为判别方法,设计了一种振动筛物料状态检测算法,利用计算机自动检测辅助人工监控,以及时发现堵塞情况,并减少疏漏。本文首先对总体算法思路进行了阐述;采用开运算与Canny边缘检测强化图像中的直线特征;然后使用基于累计概率霍夫变换的直线检测提取振动筛筛面上的特征直线;最后利用支持向量机作为分类器对提取到的特征进行准确分类。实验结果表明,本文方法能够有效地识别图像中振动筛筛面上物料状态,识别准确率达到97.38%。
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文献信息
篇名 基于图像的振动筛物料状态检测方法
来源期刊 图像与信号处理 学科 工学
关键词 图像处理 开运算 CANNY边缘检测 累计概率霍夫变换 支持向量机
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 57-64
页数 8页 分类号 TD4
字数 语种
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
开运算
CANNY边缘检测
累计概率霍夫变换
支持向量机
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图像与信号处理
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2325-6753
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