[发明专利]一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法

说明书

本发明公开了一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法，包括如下步骤：蚕茧图像的采集；蚕茧图像预处理；提取蚕茧图像的颜色矩和颜色直方图特征；蚕茧图像颜色特征主成分分析；使用支持向量机建立蚕茧分类器模型，并使用分类器对新的蚕茧图像进行识别种类。本发明对蚕茧图像进行颜色直方图和颜色矩信息提取，并通过主成分分析“降维”结合支持向量机进行分类，有效地解决生产检验机构目前无法对黄茧、烂茧、印头茧和薄皮茧这4种对生产、检验影响较为严重的次下茧进行自动识别分类的问题，对纺织品生产质量的提升有积极意义。

技术领域

本发明涉及一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法，属于机器视觉领域。

背景技术

原料茧由于本身的问题和环境等因素，同一个庄口的蚕茧也会出现大小、色泽不同，厚度不均等差异，对于缫丝质量有着较大的影响。为了提高原料茧的利用率，保证缫丝过程中生丝产品的质量，需在生产前依据蚕茧外貌特征对原料茧进行识别、分类。缫丝厂选茧操作包括铺茧、翻茧、拾茧、笃茧、捏茧、掳茧等环节，基本由人工完成。选茧工作劳动强度大、资源占用率高，且肉眼主观性较强容易产生误判，选茧效率较低。目前，国内外针对缫丝厂次下茧的相关研究都集中在蚕茧的大类识别和雌雄茧的判断上，生产检验现实需求中的蚕茧细分种类相关研究较少。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法，旨在解决目前无法对黄茧、烂茧、印头茧和薄皮茧这4种对生产、检验影响较为严重的次下茧进行自动智能识别分类的问题。

本发明所述的一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法，主要包括以下步骤：

(1)蚕茧图像的采集，组成训练集；

(2)蚕茧图像预处理；

(3)提取蚕茧图像的颜色矩和颜色直方图特征向量；

(4)蚕茧图像颜色特征向量主成分分析；

(5)使用支持向量机建立蚕茧图像分类器，并用建立好的分类器对新的蚕茧图像进行识别分类。

本发明所述的一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法，步骤(1)主要是先将准备好的四类蚕茧拍照成图片并且进行类别标记，作为其分类结果，组成训练集。

步骤(2)主要有以下子步骤：

步骤(21)：利用Otsu阈值分割算法进行蚕茧图像背景分割；

步骤(22)：使用半径为5的圆盘结构元素对图像作开运算，计算图像中所有连通域面积，提取最大面积连通域；

步骤(23)：与原图像进行交集运算；

步骤(24)：归一化处理，提取蚕茧最小外接矩图像并缩放为256像素×256像素图。

步骤(3)包括以下步骤：

步骤(31)：将原图像从RGB转化至HSV空间模型；

步骤(32)：对H,S,V三通道分别按16,4,4阶进行量化，量化公式为

步骤(33)：将蚕茧图像H,S,V三通道量化合为一维变量，L＝H×Q_s×Q_v+S×Q_v+v，其中L为合成后的一维变量，取值区间为[0,255]，Qs和Qv分别是试验中对蚕茧图像S，V通道选择的量化级数，这里均设置为4；

步骤(34)：蚕茧图像颜色直方图进行归一化得到256个特征向量，其中，N代表蚕茧图像中总像素点数，K是选定的颜色量化级，n_k是k级的像素点个数，s_k是归一化后颜色直方图的值；