应用自适应滤波与阈值迭代的原棉杂质视觉检测方法

摘要

针对Canny算子滤波模板参数与高低阈值人为设定而导致的杂质弱边缘丢失问题,提出一种基于改进Canny算子的原棉杂质检测方法,该方法采用自适应平滑滤波代替高斯滤波对原棉图像进行平滑,以小尺寸平均加权滤波模板与原图像迭代卷积,并在每次迭代过程中自适应地调整各像素的加权系数,同时,采用的最大类间方差法能够自适应地确定高低阈值,实现了滤波模板参数与高低阈值的自动优化,避免了弱边缘的丢失。仿真实验结果表明:该方法检测到的原棉杂质边缘完整、流畅,减少了伪边缘的出现,8连通域数与边缘点总数比值比Canny方法平均降低16.8%,8连通域数与4连通域数比值比Canny方法平均降低18.8%;同时,在对4种原棉常见杂质的识别上,该方法与国标方法检测结果平均相符率达到92.7%,能够有效用于原棉杂质的自动化检测。