论文摘要
在酒类产品的杂质检测过程中,不可避免地会产生气泡,而当前的杂质检测算法并不能有效消除气泡对检测的影响,尤其是在大量气泡存在的情况下。针对此问题,提出了一种基于特征分类的液体内杂质检测方法,通过提取目标的细微特征来区分杂质和气泡,算法通过双边滤波来预处理图像,改进了多尺度小波变换边缘检测算法,并用其来检测目标边缘,最后通过特征分类的方法来判定杂质。实验结果表明,该方法能有效消除噪声和气泡对检测的干扰,杂质检测的准确率达到了95%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 姚康,杨平,马士青
关键词: 边缘检测,特征提取,气泡干扰,特征分类,杂质检测
来源: 半导体光电 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中国科学院光电技术研究所自适应光学重点实验室,中国科学院大学
基金: 国家自然科学基金项目(11704382)
分类号: TP391.41;TS261.7
DOI: 10.16818/j.issn1001-5868.2019.05.022
页码: 719-725
总页数: 7
文件大小: 1584K
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