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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的珍珠檢測依靠人工來完成,檢測過程中易受主觀因素的影響且效率低。隨著生產工藝和技術的進步,珍珠自動檢測系統(tǒng)逐步代替人工檢測。本文基于機器視覺技術和圖像處理技術,對珍珠的自動檢測進行了理論研究與實驗分析。論文涉及了珍珠自動檢測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、檢測和測量硬件的設計、圖像預處理的選擇,特別是在硬件方面對照明系統(tǒng)進行了理論建模與仿真實驗。
珍珠顏色分類時,選用幾種珍珠顏色,提取RGB與HSV顏色模型中的特征值,針對HSV顏色模型中
2、H、S這兩個分量進行分析,提取顏色信息轉換到HSV顏色模型中。提取珍珠顏色H、S為特征值,利用神經網絡作為分類器對珍珠顏色分類。實驗表明系統(tǒng)測量誤差在8%以內,總體變動的范圍符合實驗的要求,說明該方案對珍珠顏色檢測可行。
在珍珠形狀大小檢測分類方面,確定本課題所選圖像預處理的方法。對預處理后的圖像進行圖像分割,提取邊緣輪廓信息,然后再提取質心,轉換到極坐標下求得長短徑。在形狀方面主要利用珍珠邊緣輪廓是否出現(xiàn)畸變情況。結合標定實
3、驗即可對珍珠的大小進行測量。實驗表明軟件尺寸測量結果與千分尺測量值基本一致,測量誤差在0.200mm以內。對形狀判斷誤差在8%以內,總體變動的范圍符合實驗的要求,說明該方案對珍珠形狀大小檢測可行。
在珍珠紋理分類研究時,選取了形態(tài)紋理情況各異的珍珠樣本,基于灰度共生矩陣提取珍珠特征參數。探究了針對珍珠圖像的灰度共生矩陣影響因素的選取;數據分析部分采用主成分分析法對特征參數降維,得出可以取前兩個主成分作為檢測標準,并且貢獻率接近
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