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基于计算机视觉的珍珠大小检测系统
摘要
我国是珍珠生产大国,对珍珠按照大小进行分拣,可以提高珍珠的价值,具有很强的市场价值。传统的人工测定方法存在效率较低、可重复性差等缺点。本文利用计算机视觉技术,,以Emgucv为基于计算机视觉的珍珠大小检测系统
摘要
我国是珍珠生产大国,对珍珠按照大小进行分拣,可以提高珍珠的价值,具有很强的市场价值。传统的人工测定方法存在效率较低、可重复性差等缺点。本文利用计算机视觉技术,,以Emgucv为图像处理平台,设计并实现了一套具备检测珍珠大小和面积的功能的珍珠大小检测系统。在一定程度上克服人工检测的缺点,可应用于珍珠分拣领域。
关键词
Emgucv;计算机视觉;珍珠检测
中图分类号:G01N21/87文献标识码:A
DOI:.issn2095-
0引言
我国是世界上最大的珍珠生产国,珍珠已经发展成为一个极大的产业。珍珠的大小是判断珍珠价值的判断标准之一,也是与珍珠质量相关的一个的参数。根据大小对珍珠分类,可以在一定程度上提高珍珠的价值[1]。目前,珍珠分选过程除了其初期大小的分选采用机械平面筛选外,大部分依靠人工作业[2]。但是人工作业人力成本高、长期用眼导致工作效率下降等缺点,通过计算机视觉,实现珍珠大小的自动判断,可以提高工作效率。
1本文的研究内容
本文通过计算机视觉技术,对珍珠图像进行预处理将珍珠从背景图像中分离,并测量出珍珠的面积和长短轴。首先过滤掉图像的背景,然后通过轮廓提取得到珍珠的边缘部分,再得到像素点的个数,得出在图像中珍珠面积和长短轴所对应的像素值。同时在获取图像时,放置一个已知大小的硬币作为参照物,结合珍珠在图像上的像素值,计算出珍珠的实际面积和长短轴。本文采用EmguCV作为图像处理的开发包。
对于珍珠的面积,本文采用图像中拍摄的珍珠的像素点数量进行衡量。而对于长短轴,由于珍珠可能是一个不规则的物体,长短轴并没有一个准确的定义[3-4]。本文的处理方式在图像上的珍珠上绘制出一个包围珍珠的最小矩形,这个矩形的长短轴就是这个珍珠的长短轴,如图1所示。
2图像的预处理
本文在加载图像后,首先将彩色图像转换为灰度图像,然后进行图像去噪,之后进行二值化,其流程图2所示。
在二值化的方法中,比较常用的二值化方法有以下几个:OTSU法、P参数法、迭代法、双峰法等,本文选择是otsu算法进行二值化,得到图4。
图3左上角第一颗珍珠,在经过二值化后珍珠图像变成了只有黑白两色,效果如图5所示。
3珍珠的提取与检测

因为选择的图片是珍珠颜色和背景颜色差别较大的图片,所以在经过上面的图像处理后珍珠与背景会完全分开,分别呈现为白色和黑色。在这里则使用轮廓提取函数FindContours找出珍珠和参照物的轮廓。
图7为图5进行轮廓提取后得到的图像。二值化的珍珠,在经过轮廓提取后只剩下珍珠的边缘部分。

本文选择的是使用最小矩形的方式计算珍珠的长短轴。
EmguCV库中有名为MinAreaRect函数,该函数可以將根据提取出来的轮廓顶点自动寻找出包围这个轮廓的最小矩形。
在绘制最小矩形时,系统会是通过计算之前经过轮廓提取后所得到的图像轮廓点