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    基于圖像識(shí)別技術(shù)的毛竹材質(zhì)表面檢測(cè)研究

    2016-05-26 07:31:49傅雅娜張爽瑩余慶慶湖州師范學(xué)院浙江湖州313000
    山東工業(yè)技術(shù) 2016年2期
    關(guān)鍵詞:圖像識(shí)別

    傅雅娜,張爽瑩,沈 芳,王 進(jìn),余慶慶(湖州師范學(xué)院,浙江 湖州 313000)

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    基于圖像識(shí)別技術(shù)的毛竹材質(zhì)表面檢測(cè)研究

    傅雅娜,張爽瑩,沈 芳,王 進(jìn),余慶慶
    (湖州師范學(xué)院,浙江 湖州 313000)

    摘 要:現(xiàn)在工廠竹地板的檢測(cè)都是人工操作的。工人通過(guò)肉眼觀測(cè)是否有蟲(chóng)洞,蟲(chóng)眼,判斷它的顏色深淺如何歸類(lèi)。這種純?nèi)斯さ牟僮鳎M(fèi)時(shí)費(fèi)力,且檢測(cè)結(jié)果粗糙,性?xún)r(jià)比低。基于這個(gè)設(shè)想,我們提出了“基于圖像識(shí)別技術(shù)的毛竹材質(zhì)表面檢測(cè)研究”的研究課題,期望利用vc6.0++平臺(tái)設(shè)計(jì)出相關(guān)的算法,來(lái)鑒別毛竹材料的品質(zhì)。

    關(guān)鍵詞:毛竹檢測(cè);HSI顏色模型;圖像識(shí)別

    1 基于HSI顏色模型的圖像識(shí)別

    (1)圖像識(shí)別技術(shù)。在眾多的圖像識(shí)別技術(shù)中,我們采用的是模版匹配模型,即事先預(yù)定好了若干個(gè)蟲(chóng)洞顏色庫(kù),然后掃描所采集到的圖像,并與蟲(chóng)洞顏色庫(kù)進(jìn)行比較,以此來(lái)鑒別該圖像中是否有蟲(chóng)洞存在,且有多少個(gè)蟲(chóng)洞,最后確定該竹片的質(zhì)量等級(jí)。

    (2)HSI顏色模型原理。HSI是Hue,Saturation,Intensity的縮寫(xiě),即一種用色調(diào),飽和度和亮度來(lái)描述某種色彩的顏色模型。色調(diào)是指人眼能夠識(shí)別的顏色種類(lèi),如紅色,綠色等;飽和度是指顏色的純度,即加入白光后的稀釋程度;亮度,表示色彩的一種明亮程度,是人的一種主觀感受。人的視覺(jué)對(duì)色彩的亮度這方便較敏感。

    RGB(Red,Green,Blue)顏色模型簡(jiǎn)而言之就是利用紅色、綠色和藍(lán)色這三原色,任意疊加以及它們的顏色通道變化來(lái)描述色彩的一種顏色模型。

    因?yàn)槿搜蹖?duì)色彩亮度的感知敏感程度要遠(yuǎn)大于對(duì)色彩深淺的感受程度,而HSI顏色模型正是很好的適應(yīng)了人類(lèi)視覺(jué)的這種特性,所以本研究選用HSI顏色模型進(jìn)行試驗(yàn)。

    HSI顏色模型有兩個(gè)很重要的特點(diǎn):1)I分量與圖像的彩色信息無(wú)關(guān)。生產(chǎn)工廠的環(huán)境光一般亮度變化較大,人眼和攝像機(jī)所采集到的圖像數(shù)據(jù)都會(huì)隨亮度變化而發(fā)生相應(yīng)的改變。采用HSI顏色模型來(lái)表達(dá)圖像數(shù)據(jù)的話,我們就可以剔除I分量的數(shù)據(jù),以H、S分量的數(shù)據(jù)來(lái)鑒別圖像。假如采用RGB顏色模型的話,R、G、B三個(gè)分量的數(shù)據(jù)都會(huì)隨亮度的變化而產(chǎn)生改變;2)H和S分量與人感受顏色的方式是緊密相聯(lián)的。通過(guò)這種方式檢測(cè)出來(lái)的竹地板材料與人工的肉眼篩選比較接近且效率更高。基于以上兩個(gè)考慮,本研究采用HSI顏色模型。由圖1的原理圖可知,S值越大,人們看到的顏色就會(huì)越鮮艷。

    (3)RGB轉(zhuǎn)換成HSI的公式。RGB顏色模型與HSI顏色模型之間存在著一定的聯(lián)系,兩者是可以相互轉(zhuǎn)換的。本研究的一部分工作就是要利用RGB轉(zhuǎn)換成HIS來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像頭采集到的圖像的格式轉(zhuǎn)換工作。RGB轉(zhuǎn)換成HIS的公式如下:

    2 毛竹品質(zhì)檢測(cè)算法

    (1)毛竹檢測(cè)流程概述。搜集一定數(shù)量具有蟲(chóng)洞的竹片,在不同時(shí)間段和不同光照強(qiáng)度下,用攝像頭進(jìn)行拍攝,將采集到的RGB格式彩色圖像傳輸給計(jì)算機(jī),利用RGB與HIS 的轉(zhuǎn)換公式,將RGB圖像轉(zhuǎn)換成HSI圖像信息,并在此基礎(chǔ)上采集、建立若干蟲(chóng)洞顏色庫(kù),之后,利用建立好的若干蟲(chóng)洞顏色庫(kù)來(lái)掃描傳遞過(guò)來(lái)的毛竹材料,掃描檢測(cè)該毛竹材料是否存在蟲(chóng)洞、有多少個(gè)蟲(chóng)洞,鑒別出該毛竹材料的品質(zhì)。

    (2)圖像采集。圖像采集是以硬件系統(tǒng)為基礎(chǔ)的,通過(guò)USB接口,將攝像機(jī)采集的RGB圖像導(dǎo)入計(jì)算機(jī),并利用計(jì)算機(jī)中的顏色采集器對(duì)圖像進(jìn)行采集,在此過(guò)程中可通過(guò)顏色采集器的調(diào)整功能,來(lái)調(diào)整采集圖像位置和圖像參數(shù)。

    (3)圖像預(yù)處理。在用攝像頭直接拍攝竹片表面圖像的過(guò)程中,還需考慮外界環(huán)境中干擾因素的影響以及噪聲污染,為了讓檢測(cè)系統(tǒng)及時(shí)檢測(cè)到圖像,就需要對(duì)圖像采取預(yù)處理,將外界的干擾因素與噪聲弱化,用一種標(biāo)準(zhǔn)的形式來(lái)呈現(xiàn)圖像,為后續(xù)檢測(cè)過(guò)程中目標(biāo)特征的提取和分類(lèi)識(shí)別做好充分的準(zhǔn)備。在圖像預(yù)處理過(guò)程中,只需有選擇性的突出圖像中區(qū)域的特征,而不需要的特征,則可以全部或部分削弱。

    (4)顏色采集與處理。顏色采集器是對(duì)竹片上蟲(chóng)洞的顏色進(jìn)行采集。將采集到的RGB格式的圖像轉(zhuǎn)換成為HSI的圖像,為后續(xù)檢測(cè)做好準(zhǔn)備。但竹片蟲(chóng)洞顏色通常具有一定的范圍,因此,在顏色采集的過(guò)程中,我們依據(jù)一定數(shù)量的竹片樣條,建立了許多個(gè)一定范圍的顏色深淺分類(lèi)庫(kù),把不同顏色進(jìn)行合理的分類(lèi)。以便在之后檢測(cè)的過(guò)程中,通過(guò)與已建立的蟲(chóng)洞顏色庫(kù)進(jìn)行比較,則可以對(duì)竹片的顏色進(jìn)行分類(lèi)。

    3 實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)

    我小組成員將研究所得的算法程序在如圖實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。我們選取一定數(shù)量的不同等級(jí)的毛竹材料,分別在早上、中午、晚上三個(gè)時(shí)間段,并加以不同強(qiáng)度的光照,利用攝像頭進(jìn)行拍攝獲取圖像,并利用顏色采集器的調(diào)整功能,有效的采集圖像位置和圖像參數(shù)。

    4 總結(jié)

    本文將圖像識(shí)別技術(shù)有效的應(yīng)用于毛竹材質(zhì)表面檢測(cè),在確保實(shí)驗(yàn)科學(xué)、可行的情況下,借助VC6.0++平臺(tái),設(shè)計(jì)出一整套算法進(jìn)行相應(yīng)的識(shí)別,在實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)后取得了一定的成效,但由于資金等條件不足,本文提出的方法還未真正試用于工廠、企業(yè)的竹地板檢測(cè)中,這也是有待進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

    參考文獻(xiàn):

    [1]華于生.基于嵌入式的竹片表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D].浙江理工大學(xué),2014.

    [2]黃紫嫣.竹片顏色自動(dòng)檢測(cè)分級(jí)系統(tǒng)研究[J].林業(yè)實(shí)用技術(shù),2011(02)。

    項(xiàng)目:2014省級(jí)新苗人才計(jì)劃項(xiàng)目 2014R425030

    DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.02.217

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