一种基于机器视觉的纸病识别分类方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的在线纸病识别分类方法，该方法按照以下步骤实施，首先借助采用Spyde3线阵CCD相机采集纸病图像，采用序列化技术将CCD相机传入的数据生成数据结构数据并转化为灰度图像进行后续处理；然后采用图像模板处理中的减影技术，实时快速的判断图像该帧图像是否含有纸病。最后，对含有纸病的纸张进行特征提取，并采用机器学习分类器进行纸病分类。本发明的在线纸病识别分类方法解决大量高分辨率的图像传输导致的内存不足的问题，实现了纸机高速运转时的实时检测以及最终的纸病分类，具有纸病传输速率快，检测实时性好，分类准确等特点。