[发明专利]棉纤维杂质的检测方法

摘要

本发明公开了棉纤维杂质的检测方法，依次进行白板校正、带杂质的棉纤维图像进行高斯模糊滤波、图像的分割阈值寻找得到二值化的图像、进一步消除图像噪声、对二值化图像统计面积和杂质点个数、进一步校正得到棉纤维里的杂质粒数和杂质面积。本发明的棉纤维杂质检测的数字图像处理方法是一个具有突破性创造的方法，该方法能够根据棉纤维杂质检测系统采集到的杂质图像，计算出棉纤维杂质的性能指标，给出被测棉纤维的杂质粒数和杂质面积，检测结果能够达到国家棉花检测仪器的杂质验收要求。

主权项

一种棉纤维杂质的检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、白板校正采用一光学图像法测量棉纤维杂质的装置，该装置的结构：包括测试窗口（1），在测试窗口（1）下部的两侧对称装有两路标准光源（2）且两路标准光源（2）与测试窗口（1）垂直线成45度角的方向，在测试窗口（1）正下方装有镜头（3），镜头（3）通过光学调节器（4）与摄像机（5）连接，光源采用对称的、同功率、同色温的卤钨灯，在光学系统的接收光路上装置了光阑；将白板放置在上述光学图像法测量棉纤维杂质装置的测试窗口（1）上，两路标准光源（2）照射在测试窗口（1）上，反射回来的光经过镜头（3）、光学调节器（4）进入摄像机（5），摄像机（5）进行拍照，获得白板图像的信息；然后从测试窗口（1）上取掉白板，将带有杂质的棉纤维放置在测试窗口（1）上，用摄像机（5）采集带有杂质的棉纤维图像信息，接着用获得的白板图像的信息对带有杂质的棉纤维图像信息进行校正；步骤2、高斯模糊滤波将步骤1校正过后的带杂质的棉纤维图像进行高斯模糊滤波，高斯模糊滤波采用5×5的模板进行滤波，经过滤波处理之后，对噪声进行滤除；步骤3、图像的分割阈值寻找采用直方图的最大类间方差阈值分割法对步骤2高斯模糊滤波后的带杂质的棉纤维图像进行二值化处理，得到二值化的图像；步骤4、进一步的消除噪声将步骤3得到二值化的图像，先通过腐蚀算法处理进一步消除噪声，腐 蚀模板选择为3×3的模板，消除图像中一般的细小杂点，同时也缩小了图像中杂质的面积；为了恢复原图像的面积大小，再采用膨胀算法进行恢复；步骤5、对二值化图像统计面积和杂质点个数步骤4中经过消除噪声后的二值化图像，其中灰度为(0,0,0)的像素就是图像中的杂质所占的像素，灰度为(255,255,255)的像素就是图像的背景像素；然后通过对棉纤维图像中的杂质所占的像素进行遍历，从而统计出杂质所占的像素的个数，即杂质面积；所有相邻接的像素被统计为一个杂质点，对整幅图像经过遍历后，即统计出杂质点的个数；杂质所占像素进行遍历的方法具体按照以下步骤进行：选择带杂质的棉纤维图像为一固定像素大小的二值化图像，记作G1；步骤a设置一个大小与该遍历方法中选择的二值化图像像素大小相同的栈空间，按从左到右、从上到下的顺序访问图像G1中的每一个像素，如果该像素灰度为(0,0,0)且未设置访问标记，则设置访问标记并入栈，否则继续访问下一个像素点；步骤b若栈非空则进行出栈操作，对每次出栈的元素计数，并判断与其相邻接的8个像素点，如果灰度为(0,0,0)且没有访问标记，则入栈，否则不入栈；步骤c当栈不为空的时候，循环执行步骤b，直到栈为空；当栈为空的时候，就是所有邻接像素都访问完毕的时刻，此时所有相邻接的像素灰度值为(0,0,0)的像素点都被设置访问标记并计数，此时的计数值即为该杂质点面积所占像素的数量，并统计到一个杂质点；步骤d继续访问还未访问到的像素点，如果该像素点灰度为(0,0,0)，则入栈并循环执行步骤b至步骤c的过程，直到访问到图像的最后一个像素点，即完成了杂质点数和杂质面积的初步统计；步骤6、进一步的校正为了校正仪器误差和使用误差，需要利用标准杂质板进行校正，标准杂质板是给出了杂质点个数和面积的标准计量用具，将标准杂质板用上述步骤5中步骤a至步骤d的遍历方法进行测试，并和标准杂质板标注的值进行拟合，具体过程如下：取标准杂质板，对每个标准杂质板的图像都按步骤5中步骤a至步骤d进行处理，分别获得每一个标准杂质板的杂质个数和杂质面积；设测试的标准杂质板的数量为n，则对杂质粒数和杂质面积按如下方法分别进行线性拟合：测试值：求和，设为S1，求平均值，设为AVG1；标准值：求和，设为S2，求平均值，设为AVG2；测试值和标准值的每个值两两相乘，然后累加，和记作S， K = S - n × AVG 1 × AVG 2 S 1 2 - n × AVG 1 2 b=AVG2‑K×AVG1求得K和b后，则对步骤5得到带杂质的棉纤维图像的杂质粒数或杂质面积的测试结果x进行如下处理：y=Kx+b，其中x是测试值，y是校正后的值，k和b是系数，计算得到校正结果y，即检测得到棉纤维中的杂质个数、杂质面积。