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申请/专利权人：广东石油化工学院;茂名华检实验科技有限公司;广东华田电器有限公司;茂名绿色化工研究院

摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于边缘检测和S3N网络的沙粒检测与目数分类方法及系统，利用工业相机对沙粒进行最初的图像采集；通过对所采集的图像源进行灰度化处理后，再通过二值化分割，以确定每一粒沙粒的边缘像素点；进行高精度匹配，以便进一步准确定位、匹配特征点；最后使用S3N网络选择性稀疏采样网络对沙粒粗细进行目数分类。本技术方案的检测技术能快速准确地检测出产品的边缘信息，避免了传统人工检测速度慢、易出错的缺点，从而提高了生产效率；同时采用选择性稀疏采样网络进行目数分类，能够提高分类的准确度，更加规范生产管理和操作流程。本发明具有很好的实用性和扩展性，对沙粒目数分类具有一定的意义。

主权项：1.一种基于边缘检测和S3N网络的沙粒检测与目数分类方法，其特征在于，包括：S1，用工业相机对平铺在平板上的沙粒进行图像采集，并通过对采集的图像进行灰度化，进行预处理训练；如果沙粒较多，分批次进行图像采集，重复S1；S2，选择Laplacian来计算图像中每个像素点的梯度值，以此来确定所拍摄的图像源中沙粒图像的边缘；S3，对梯度图像进行二值化分割，通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像，以确定沙粒的轮廓，确定沙粒的边缘像素点；S4，使用Canny边缘检测跟踪算法，通过检测边缘上的局部极大值来连接边缘上的像素，以获得最准确的边缘；S5，使用霍夫变换连接到检测边缘，将它们组合成一个完整连续的边缘线；S6，对检测完的沙粒图像进行高精度匹配，通过匹配图像中沙粒的特征点和模板，将沙粒在图像中进行定位与跟踪；S7，对沙粒图像进行BLOB分析，以确定沙粒的形状特征，最后分析出图像中所有沙粒的面积和长度的数据；S8，将BLOB分析出的数据通过Canny算子进行条件检测，以确保BLOB分析得出的最终数据无误；S9，通过选择性稀疏采样网络对样本中的沙粒长度和面积进行训练，根据目数的定义标准，最终将原沙进行最终的目数分类。

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