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一种基于机器视觉的棉花分级检测方法及系统 

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申请/专利权人:张家港海关综合技术中心

摘要:本发明涉及棉花检测技术领域,公开了一种基于机器视觉的棉花分级检测方法及系统,包括:获取棉花图像,对棉花图像预处理,对预处理后的棉花图像进行分块处理,得到若干个分块子图像,通过神经网络模型训练分块子图像,输出每个分块子图像的分类得分,将分类得分转换成概率值,根据概率值进行棉花分级;结合了图像预处理、分类得分权重计算、卷积神经网络模型和概率计算等技术,旨在实现棉花分级的自动化、智能化和高效化。

主权项:1.一种基于机器视觉的棉花分级检测方法,其特征在于,包括:步骤S1,利用微距采集终端获取棉花图像;步骤S2,对棉花图像预处理;步骤S3,对预处理后的棉花图像进行分块处理,得到若干个分块子图像;步骤S4,通过神经网络模型训练分块子图像,在softmax分类层计算每个分块子图像的分类得分权重,并输出每个分块子图像的分类得分;步骤S41,利用Sobel算子计算预处理后棉花图像、分块子图像的梯度强度;步骤S42,获取预处理后棉花图像的第一中心点、分块子图像的第二中心点;步骤S43,计算每个分块子图像的第二中心点与第一中心点的连接距离,并将连接距离组合成连接距离数据集;步骤S44,根据连接距离数据集筛选出最大距离;步骤S45,根据梯度强度、连接距离、最大距离计算分类得分权重;步骤S5,将分类得分转换成概率值,根据概率值进行棉花分级。

全文数据:

权利要求:

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