版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、珍珠產(chǎn)業(yè)是中國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),我國的珍珠產(chǎn)量居世界首位。然而,我國的珍珠分選加工過程仍然以人工為主,根據(jù)珍珠的顏色、光澤、表面質(zhì)量和形狀進(jìn)行分選,人工分選成本高、效率低。因此,研制高速、高精度的珍珠自動分選系統(tǒng)具有巨大的現(xiàn)實意義。
基于圖像的珍珠自動分選系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊、機(jī)械控制模塊和數(shù)據(jù)處理模塊組成,結(jié)合光源、相機(jī)、機(jī)械、計算機(jī)等設(shè)備,利用機(jī)器視覺、圖像處理、人工智能等技術(shù)實現(xiàn)珍珠自動分選。本文介紹基于圖像的珍珠分選系統(tǒng)的組
2、織結(jié)構(gòu),包括硬件結(jié)構(gòu)和軟件結(jié)構(gòu),重點介紹了珍珠分選中的顏色分選和表面質(zhì)量分選。
針對珍珠顏色分選,提出基于支持向量機(jī)的珍珠顏色分類方法,通過將圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間,提取關(guān)鍵區(qū)域的顏色直方圖,將直方圖歸一化后使用支持向量機(jī)判斷珍珠顏色類別。而珍珠的表面質(zhì)量則是在珍珠的二值化圖的基礎(chǔ)上判斷,采用最大類間方差方法和基于LoG算子的二值化方法相結(jié)合將圖像二值化,分割出珍珠區(qū)域和珍珠表面的瑕疵,使用瑕疵連通區(qū)域面積和最小包圍盒判
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于SVM圖像分類方法的研究.pdf
- 基于圖像特征空間學(xué)習(xí)的圖像分類方法研究.pdf
- 基于SPM模型的圖像分類方法研究.pdf
- 基于內(nèi)容的商品圖像分類方法研究.pdf
- 基于圖像的植物葉片分類方法研究.pdf
- 基于視覺短語的圖像分類方法研究.pdf
- 基于SVM方法的醫(yī)學(xué)圖像分類研究.pdf
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像分類方法研究.pdf
- 基于局部特征的圖像分類方法研究.pdf
- 基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分類方法研究.pdf
- 基于核理論的遙感圖像分類方法研究.pdf
- 基于主動學(xué)習(xí)的SAR圖像分類方法研究.pdf
- 基于Hadoop平臺的圖像場景分類方法研究.pdf
- 基于詞袋模型的圖像分類方法研究.pdf
- 圖像分類方法研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像目標(biāo)分類方法研究.pdf
- 基于遷移學(xué)習(xí)的SAR圖像分類方法研究.pdf
- 基于層次分類的圖像特征表達(dá)與分類方法研究.pdf
- 基于目標(biāo)分解的POLSAR圖像分類方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論