图像处理技术在珍珠分检中的应用研究

摘要

模式识别理论、图像处理技术与图像处理设备的发展,为采用先进技术来进行珍珠分检任务的工程实现提供了条件.该论文就珍珠分检机研发过程中,如何根据珍珠的国家分级标准,使用图像采集设备,应用模式识别的技术方法来进行珍珠的自动分检等问题给出了详尽的解决方法.该论文的工作主要体现在以下几个方面1.实现了对珍珠图像中珍珠区域的合理分割.其中使用了求时间序列图像差、最优阈值分割、图像的形态学滤波等算法.2.通过合理的特征定义,实现了对包括大小、颜色、亮度、形状、光洁度等多种指标的度量.通过图像分析,对珍珠分检的各个指标进行提取.其中,使用了形状分析、纹理分析、支持向量机等方法.3.使用提取出的各个特征值,实现了对珍珠的合理、有效的实验性分检.4.对所得到的实验数据进行了详细的分析,得出结论,并就分检效率、准确性、应用领域等问题,提出了今后研发工作的方向.

目录

文摘

英文文摘

致谢

第一章绪言

1.1机器视觉与图像处理

1.2模式识别与支持向量机

1.3本文的主要工作及内容

1.3.1本文的研究目的和意义

1.3.2本文的主要内容

第二章珍珠及其分级标准

2.1概述

2.2定义

2.3淡水养殖珍珠质量因素及级别

第三章系统设备及工作原理

3.1概述

3.2系统结构

3.3系统工作流程

3.4 Matrox Meteor-Ⅱ Digital-CL图像采集卡

3.5 Basler A302BC摄像头

第四章珍珠分检中的模式识别技术

4.1模式识别流程

4.2图像的分割

4.2.1阈值分割

4.2.2最优阈值分割

4.3图像滤波

4.3.1形态学算子

4.3.2形态学滤波

4.4特征提取

4.4.1大小

4.4.2颜色及亮度

4.4.3形状分析

4.4.4纹理分析

4.5支持向量机

4.5.1支持向量机的基本原理

4.5.2线性不可分情况的处理

4.5.3多类问题的处理

第五章实验结果分析、结论与展望

5.1实验结果及分析

5.1.1总体处理流程

5.1.2大小、颜色及亮度特征结果分析

5.1.3形状特征结果分析

5.1.4纹理特征结果分析

5.1.5支持向量机分类结果

5.1.6综合分类

5.2实验结论与展望

结束语

参考文献