基于机器视觉的棉花颜色检测方法

针对国内目前通过图像处理测量棉花颜色等级方法较少的现状，设计了一种基于机器视觉的棉花颜色检测方案。为提高棉花样本的拍摄质量及高效性，使用Halcon软件连接CMOS工业相机进行实时采集。首先对采集的棉花样本图进行预处理，通过阈值分割算法将棉花样本图转化为二值图像，且使用高斯滤波去噪声从而去除棉花中的杂质信息，并对预处理后的图像进行区域划分。然后通过RGB值转换为CIE XYZ颜色空间值，得到各子区域棉花颜色参数值，并引入K均值算法聚类各子区域颜色值以确定棉花最终颜色参数值，从而确定棉花颜色等级。最后通过实验验证及数据分析，将本文检测方法与MCG-1棉花检测仪器检测结果进行对比，结果表明2种方法检测结果一致；并通过在不同时间下持续对棉花样本进行数据检测，验证了本文方法的稳定性和精确性。本文检测方法可行且检测成本较低，可代替昂贵的仪器检测方法供企业使用。