基于RGB颜色模型棉花杂质检测算法  

Cotton Impurity Rate Detection System Design Based on Machine Vision

作　　者：冯志新[1] 安浩平[1] 吴顺丽[1] 

机构地区：[1]河南省科学院应用物理研究所,河南郑州450008

出　　处：《计算机与现代化》2013年第4期99-102,共4页Computer and Modernization

摘　　要：在棉花的采摘、运输、收购和加工的过程中,非常容易混进杂质。这些杂质如果不进行及时处理,会影响原棉的品质,而且还会降低棉纺织物的质量。因此,原棉含杂率的快速检测对于棉花的收购、流通顺畅以及棉纺织产品质量的保证具有重要的意义。本文提出一种基于机器视觉技术的棉花含杂率快速检测方法。该方法通过彩色摄像机摄取含有杂质的棉花样品彩色图像,然后提取原棉RGB图像3个颜色通道的灰度图像,进行图像预处理,经过阈值分割、数学形态学处理,最后计算得到棉花样品的含杂率。同人工检测的比较结果表明,该方法能够满足现场棉花含杂率快速检测的要求,对棉花收购以及流通环节提供可靠的依据。Raw cotton impurities test technology is the key and difficult point at home and abroad in recent years. In order to detect the raw impurity rate, this paper puts forward a kind of method that uses the three channels of RGB digital image to get impurities. This method can make full use of all kinds of information provided by color images than the method that converts color images to gray images directly. This method firstly extracts gray image of three channels of raw cotton RGB image, then preprocesses the images, after threshold segmentation and mathematical morphology processing, finally calculates impurities area and impurity rate.

关 键 词：原棉异物 RGB彩色图像 图像处理 含杂率 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]