典型文献
基于机器视觉的谷糙分界线识别方法
文献摘要：
针对实际生产过程中需要有经验的工人手动放置谷糙分离隔板的问题,提出了基于机器视觉的谷糙分界线识别方法.首先基于Otsu法进行图像分割,运用连通域操作和形态学开运算进行图像预处理;再结合谷糙图像的特点改进Canny边缘检测算法对稻谷区和谷糙混合区的边缘进行提取,并设计算法去除伪边缘;最后对边缘进行直线拟合获得分界直线,建立坐标系获得稻谷区和谷糙混合区分界直线的坐标.与Sobel和Canny等算法相比,本文中的方法识别谷糙图像分界线更加清晰准确,平均偏差为1.5 cm,平均偏差率为5.6％.该方法可为自动化放置分离隔板提供依据,提高谷糙分离效率.
文献关键词：
谷糙分离;机器视觉;分界线;边缘检测
中图分类号：
作者姓名：
蒋左霖;范吉军
作者机构：
武汉轻工大学 电气与电子工程学院,湖北 武汉430023
文献出处：
引用格式：
[1]蒋左霖;范吉军-.基于机器视觉的谷糙分界线识别方法)[J].武汉轻工大学学报,2022(06):99-106
A类：
谷糙分离
B类：
机器视觉,分界线,针对实际,人手,隔板,Otsu,图像分割,连通域,开运算,算进,图像预处理,合谷,Canny,边缘检测算法,稻谷,谷区,混合区,计算法,直线拟合,坐标系,Sobel,方法识别,平均偏差,差率,分离效率
AB值：
0.353595
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