基于机器视觉的大米粘连米粒图像分割算法

本文提出了一种新的基于机器视觉的大米粘连米粒图像的分割算法。由于在利用机器视觉方法检测抽样米粒的各种外观指标时,米粒是随意放置在载样台或传送带上的,有些米粒会不可避免地互相碰触,由此造成在图像预处理时获取的米粒轮廓线互相粘连在一起,从而在后续的检测中被误判为是一颗米粒,致使大米外观指标如碎米率,垩白米率,黄米粒率的检测都出现错误。本文根据粘连米粒的内轮廓及外轮廓线上的粘连点的特征,提出了一种新的能快速并精确检测粘连米粒的内轮廓及外轮廓线上的粘连点的算法,根据各粘连点之间的距离及曲率方向,准确地判断出互相配对的最佳粘连点对,从而实现了粘连米粒的精确分割,试验结果表明该方法的准确性和高效性。     

基于机器视觉的粘连米粒图像分割算法研究

提出了一种新的基于机器视觉的大米粘连米粒图像的分割算法。由于在利用机器视觉方法检测抽样米粒的各种外观指标时,米粒是随意放置在载样台或传送带上的,有些米粒会不可避免地互相碰触,由此造成在图像预处理时获取的米粒轮廓线互相粘连在一起,从而在后续的检测中被误判为是一颗米粒,致使大米外观指标如碎米率、垩白米率、黄米粒率的检测都出现错误。本研究根据粘连米粒的内轮廓及外轮廓线上的粘连点的特征,提出了一种新的能快速精确检测米粒的粘连点的算法,通过计算各粘连点之间的距离及曲率方向,准确地判断出互相配对的最佳粘连点对,从而实现了粘连米粒的精确分割,试验结果表明该方法的准确性和高效性。