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目的 为解决铝塑泡罩药板图像ROI区域定位慢、精度差等问题,本文提出一种基于比例特征的泡罩区域分割算法,该算法可以快速定位并分割泡罩ROI区域,结合图像相关性特征算法对铝塑泡罩药板进行缺陷检测。方法 首先通过工业相机采集药品包装生产线上的药板原始图像,接着使用Blob分析从原始图片中分离出铝塑泡罩主体部分,然后通过仿射变换将图像放置在中心区域,并使用比例特征分割算法对泡罩区域进行分割,最后通过金字塔加速的NCC算法完成缺陷检测。结果 实验结果表明,基于比例特征分割后的图像平均NCC匹配时间为9 ms,在缺陷样本占比20%的实验中误检率为0.167%,漏检率为0.556%。结论 通过比例特征分割出精准的泡罩ROI区域结合改进的NCC算法,在拥有较高准确率的同时大幅减少了缺陷检测时图像匹配的时间,能较好地完成铝塑泡罩药板的缺陷检测任务。 相似文献
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目的 针对编织袋生产中表面缺陷检测效率和精度低等问题,应用机器视觉技术于编织袋表面缺陷检测,进而提高编织袋的生产效率。方法 基于机器视觉设计编织袋表面缺陷检测系统:首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次选取二维最大熵值法对预处理后的编织袋图进行分割,并采用改进遗传算法对它进行优化以增强算法的收敛速度和效果;然后利用特征提取结合形态学处理的方法实现了编织袋表面缺陷的识别与分类;最后应用连通域进行分析,对分类出的缺陷进行统计与定位以获取缺陷的尺寸以及位置信息。结果 采集了200个编织袋缺陷样本,采用文中编织袋表面缺陷检测系统对编织袋样本进行缺陷识别,平均识别准确率为94.0%,处理一幅编织袋图像的时间约为600 ms。结论 该系统具有较高的识别效率和正确率,可实现编织袋表面缺陷的快速检测,满足工业生产的需求。 相似文献
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针对心音信号的非线性、非平稳特征和心音识别准确率不高且分类速度较慢的实际情况,提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)近似熵(Approximate Entropy,ApEn)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的心音分类识别方法。首先通过EMD方法将非平稳的心音振动信号分解成若干个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);然后利用互相关系数准则对IMF进行筛选,计算所筛选IMF的近似熵构成特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行分类识别。对临床采集的心音样本按本文提出的方法进行测试,结果表明,该方法能有效地用于心音识别。 相似文献
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一种改进的二维最小交叉熵图像分割方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对当前二维最小交又熵阈值法存在计算复杂度高等问题,提出了一种改进的二维最小交叉熵阈值分割方法.首先,依据图像的含噪声类型选择邻域模板并建立相应的二维直方图来提高分割效果;然后,对二维最小交又熵公式进行推导和简化处理,利用定义的数组运算推导出新型递推算法,再确定图像及其邻域图像的实际灰度级别范围,并用这种新算法在所求的灰度级别范围内搜索最佳阈值向量来降低计算复杂度;最后,使用关键阈值一对滤波后的图像进行分割达到最佳的分割效果.仿真实验结果表明,与当前的二维最小交又熵阁值分割法相比,本文提出的方法不仅分割性能及抗噪性能更强,而且分割时间大大减少,小于0.05 s. 相似文献
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