申请/专利权人：陕西长岭软件开发有限公司

申请日：2020-07-31

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111882549B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/73;G06T7/90;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.11.20#实质审查的生效;2020.11.03#公开

摘要：本发明公开了一种灰绿色细小异纤自动检测识别方法及检测识别系统，包括动态采集图像采集区域的实时棉流图像，并将棉流图像处理为RGB真彩图像；对RGB真彩图像根据设置的阈值进行分割，将RGB真彩图像中的灰绿区域的像素进行标记，得到异色点区域；通过坡度计算方法对RGB真彩图像中坡度变化具有异形特征的像素进行标定，得到异形区域；将异色区域和异形区域的交集像素进行清理滤波，去除噪声点；在滤波后的图像中采用滑动掩膜的方式确定异纤位置并进行标记，完成异纤识别。本发明的自动检测识别方法及检测识别系统，能够提高灰绿色异纤识别率，降低正常棉花的误喷率，提高纺织厂最终棉制品的质量。

主权项：1.一种灰绿色细小异纤自动检测识别方法，其特征在于，包括：1、采集图像采集区域的实时棉流图像，并将实时棉流图像处理为RGB真彩图像；2、获取RGB真彩图像中RGB综合灰度值，根据设置的阈值进行分割，将RGB真彩图像中的灰绿区域的像素进行标记，得到异色点区域；3、通过坡度计算方法对RGB真彩图像中坡度进行计算，选取坡度变化具有异形特征的像素进行标记，得到异形区域；4、将异色区域和异形区域的交集像素进行清理滤波，去除噪声点；5、在滤波后的图像中确定异纤位置并进行标记，完成异纤识别；所述对RGB真彩图像根据设置的阈值进行分割，将RGB真彩图像中的灰绿区域的像素进行标记具体为：2.1、定义5*5方格像素平均值为pixel_ave25，定义1*1方格像素平均值为pixel_ave1，将5*5方格的中心与1*1方格的中心对齐，则1*1方格采用5*5方格中坐标为3,3像素点，所述5*5方格矩阵为： pixel_ave25＝meanT5×5×R5×5+G5×5+B5×532pixel_ave1＝R1×1+G1×1+B1×1332.2、采取阈值分割法，判断灰绿色点和普通点，具体为：Bthredshold14G+threshold2*Pixel_ave25＞R5R+threshold4*Pixel_ave25G6RB+threshold4*Pixel_ave257GB+threshold4*Pixel_ave258pixel_ave1≤threshold6×pixel_ave259采用公式4至9计算，若该像素点同时满足公式4至9，则判断为异色点标记为Colormark＝1，否则则判断为普通点Colormark＝0；所述步骤3具体包括：3.1、对于每一个像素点生成5*5滑动窗口，待判断像素为中心点，记录为矩阵： 其中am，n即为第m行，第n列的元素，每一个元素均通过下式计算出来：am，n＝R+G+B11对于每一个像素点，am，n均为该像素点对应的RGB三值之和；3.2、计算上梯度：先获得上掩膜： 通过旋转获得左，下，右3个方向掩膜；其中，旋转掩膜左，下，右梯度对应的掩膜为上掩膜逆时针旋转90,180与270度；然后计算上梯度：Slopeup＝sumA.*Tup13最后依次计算其他左，下，右3个方向梯度；3.3、计算梯度得分：获取对称性得分：sym_score＝-absSlopeup-Slopedowm-absSlopeleft-Sloperight14获取绝对值得分：abs_score＝absSlopeup+Slopedown+Slopeleft+Sloperight153.4、通过对称性得分和绝对值得分可以算出总分Total_Score＝threshold7×sym_score+abs_score16其中，sym_score总为负值，abs_score总为正值，threshold即为形状判断阈值：如果阈值超过设定值，则认为其为异状点，标记为Shapemark＝1；否则为普通点标记为Shapemark＝0：

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权利要求：

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