基于高斯混合模型的青梅表面缺陷检测识别技术

编号 zgly0001707684

文献类型 期刊论文

文献题名 基于高斯混合模型的青梅表面缺陷检测识别技术

作者 刘阳  丁奉龙  刘英  沈鹭翔  董瑞文 

作者单位 南京林业大学机械电子工程学院 

母体文献 林业工程学报 

年卷期 2020年04期

年份 2020 

分类号 S1  TP181  TP391.41 

关键词 机器视觉  青梅  缺陷检测  分级  高斯混合模型 

文摘内容 目前青梅的缺陷识别检测仍然依靠人工挑选方式来完成,但人工挑选方式受工作经验、劳动强度等因素制约,已经难以适应产业的发展。为有效提高青梅表面缺陷检测的自动化程度和检测精度,本试验应用机器视觉技术针对青梅表面的缺陷检测展开研究。通过搭建青梅表面图像静态采集系统,采用图像处理软件HALCON对青梅表面进行了单通道灰度图像提取、图像滤波、灰度二值化及特征提取等预处理操作,实现了对青梅表面图像的去背景化,并利用去边缘法在青梅H通道分量图像中成功提取到青梅表面缺陷。最后采用高斯混合模型构建青梅表面缺陷检测分类器,并创建了一套基于机器视觉的青梅表面缺陷检测系统。具体选取了348张青梅缺陷图像作为训练测试样本,其中78%的图像作为训练集,22%的图像作为测试集,结果表明:该分类器对青梅溃烂、伤疤、雨斑缺陷的检测准确率分别为100%,97.22%,92.31%,对完好青梅检测准确率为94.44%,验证了将高斯混合模型应用在青梅缺陷检测方面的有效性。