皮棉表面单类异性纤维的高光谱图像检测(英文)

皮棉杂质直接影响棉包定级和棉纺织品品质。国内外学者采用机器视觉等技术,能够有效检测着色较深、面积较大和含有荧光物质的部分棉花杂质。但是,针对纤细、浅色、白色和透明杂质检测效果不佳。因此,该文采用高光谱成像系统获取纤细、浅色、白色及透明异性纤维的棉花高光谱图像,异性纤维包括灰色,白色和透明的丙纶丝、黑色人发、黑色和白色的猪毛、黑色或者透明的聚乙烯地膜碎片。采用主成分分析、独立成分分析、双波段比分析和波长合并四种降维方法,对比其异性纤维分割效果,确定最佳预分割图像。随后,采用Sobel算子边界提取和形态学处理分割这些图像,再采用膨胀和收缩等形态学运算分割出目标区域,最后采用面积单值滤波剔除二进制图像中的噪声点和伪目标区域。统计结果,训练和验证集异性纤维的识别准确度分别为73.2%和75.3%,其中,灰色丙纶丝和黑色毛发的识别率超过93%,白色丙纶丝的精确分割大于80%,结果表明,高光谱图像系统可以准确检测部分浅色、白色和黑色纤细的异性纤维,白色纤细毛发和透明的聚乙烯地膜碎片检测效果较差。