基于圖像處理(li)與識別的木纖維粉的粒度分(fen)析

　　本文介紹了如何利用基于圖像處理和粒度分析的網格檢測方法，實現木纖維粉的自動生產(chan)和檢測(ce)，該方法將圖(tu)像轉化為(wei)hsv顏色空間，利用ostu對s分量進行分割，利用形狀因子f進行計算分析，然后進行矩(ju)形擬合(he)，將矩(ju)形的長度轉化為(wei)網格(ge)。

　　在木粉(fen)(fen)網(wang)(wang)格識(shi)(shi)別(bie)中，提出了一種(zhong)矩(ju)形擬合算法，根據網(wang)(wang)格識(shi)(shi)別(bie)的(de)實(shi)(shi)際(ji)需求，設計開發了基于模塊(kuai)化方法的(de)微納木粉(fen)(fen)網(wang)(wang)格識(shi)(shi)別(bie)系統(tong)，這是一個基于木粉(fen)(fen)特(te)征的(de)網(wang)(wang)格識(shi)(shi)別(bie)設計程序，實(shi)(shi)驗(yan)和粒度分析(xi)結(jie)果表(biao)明，與(yu)傳統(tong)方法相(xiang)比，該方法具有較高的(de)精度和可擴展性。

　　目標識別(bie)的(de)準確率直接取決于圖(tu)像(xiang)分(fen)割，其算(suan)法通常針對可能丟失大(da)量(liang)(liang)顏色(se)(se)信息(xi)的(de)灰度(du)(du)(du)圖(tu)像(xiang)，本文(wen)采用適合人(ren)眼視覺的(de)hsv顏色(se)(se)空(kong)間，具有彩色(se)(se)圖(tu)像(xiang)處理的(de)獨立性和(he)均(jun)勻(yun)性，在分(fen)析hsv的(de)分(fen)量(liang)(liang)圖(tu)像(xiang)后(hou)，s分(fen)量(liang)(liang)顯(xian)示了(le)(le)足夠的(de)飽和(he)度(du)(du)(du)信息(xi)，目標與(yu)背景的(de)對比度(du)(du)(du)大(da)，較好地突出了(le)(le)完整粒子。

　　根據圖像(xiang)(xiang)的內在特(te)征(zheng)，可以將圖像(xiang)(xiang)分為兩類：圖像(xiang)(xiang)特(te)征(zheng)紋理特(te)征(zheng)描述(shu)對象形(xing)狀描述(shu)對象表面形(xing)狀特(te)征(zheng)和灰度變化特(te)征(zheng)，基于木(mu)粉(fen)的網格(ge)形(xing)狀特(te)征(zheng)識別，根據本文的研(yan)究需(xu)要(yao)，提取木(mu)粉(fen)的周長(chang)、面積。