改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用

编号 zgly0001732003

文献类型 期刊论文

文献题名 改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用

作者 张冬妍  张瑞  韩睿  曹军 

作者单位 东北林业大学 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2021,49(06)

页码 80-83+95

年份 2021 

分类号 TS207.3  TP391.41 

关键词 榛子仁  缺陷检测  改进模糊C均值聚类算法  图像分割  霍夫变换 

文摘内容 以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率。