苏州市科技发展计划(SG0518)
- 作品数:5 被引量:10H指数:2
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- 相关机构:苏州大学更多>>
- 发文基金:苏州市科技发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 西瓜子自动识别辨析算法及分捡设备设计研究被引量:4
- 2007年
- 以西瓜子为研究对象,设计并实现了一系列特征提取算法和软硬件分捡流程,成功应用于西瓜子自动识别机。系统提取西瓜子正交长短轴长度、面积、表面花纹连通度、黑色区域覆盖度、直方图灰度分布差异等特征值,通过标准信息库比对及硬件分捡设备,最终选出合格瓜子。系统采用可视化界面,具备人机交互功能,相比人工分捡具有客观性强、准确度高、快捷方便的特点,特别是图像实时采集功能的实现,极大提高了分捡的速度和效率。
- 管淼孙涌杨新华杨峰赵晔
- 扁平颗粒体轮廓提取算法研究与应用被引量:3
- 2007年
- 针对扁平颗粒体的质量检测,以西瓜子为例,选取HSI颜色空间,应用阈值构造法构造出符合西瓜子类目标物体特征的一种阈值,将此阈值与Sobel算子相结合,并对提取的基本轮廓优化处理,最终得到高质量的瓜子轮廓,为后续分检过程提供了有力依据。实验结果证明,文中采用的方法简单有效,提取出的轮廓非常清晰,已应用于实时西瓜子自动分检系统,且具有一定的通用性,适合处理类似扁平颗粒体如南瓜子、葵花子等。
- 杨峰孙涌管淼赵晔
- 关键词:阈值
- 不规则扁平粒状物表面平整度识别与分选方法的研究被引量:1
- 2010年
- 由于不规则扁平粒状物表面为不规则曲面,且体积小,轮廓不规则,通过二维信息对其进行判断存在一定的局限性,而用常规的物理方法和间接测量方法难以满足有效辨析分选所需的环境、标准设定等多项工艺和工程上的要求。为此,本文提出一种自动识别、分选不规则扁平粒状物的方法。该方法通过二维图像进行三维信息重构,然后利用三维信息选择合适的分选特征值,根据特征值进行分选。该方法运用GPU对程序进行加速,可满足不规则扁平粒状物自动化分选的要求。
- 沈文超孙涌
- 关键词:三维重建
- 噪声图像纹理特征算法的研究被引量:2
- 2007年
- 提出了一种在噪声图像中,用于对噪声二值图像多连通度计数的非标记算法。这种方法把图像分割成若干个小网格,通过对网格特征的确定来抵抗原图像中噪音的干扰。在搜索过程中采用网格图像来近似地代替原图像。然后,利用集合归并的思想,将同一连通区域内的网格归并到一个集合中。由于对扫描分析过程进行了优化,这种方法克服了以前方法中像素重复扫描,噪音图像无法处理等缺陷,运行较快,该方法能较准确地检测出任意形状的连通区域。
- 赵晔孙涌管淼杨峰
- 关键词:二值图像
- 基于正交双轴算法的西瓜子形状辨析研究被引量:2
- 2007年
- 在大量实验研究的基础上,提出了颗粒状物体正交双轴求解算法,在西瓜子自动分捡系统的研制中得到实现和验证。该算法实现简单,和其他算法相比,时间复杂度较低且求解精度较高,并可用于其他类似颗粒状物体形状辨析问题的求解,具有广泛的应用价值。
- 孙涌管淼赵晔杨峰