[发明专利]基于自动视觉检测的异性纤维模糊分类系统及其方法有效
| 申请号： | 200910077404.X | 申请日： | 2009-02-06 |
| 公开（公告）号： | CN101482927A | 公开（公告）日： | 2009-07-15 |
| 发明（设计）人： | 李道亮;杨文柱;魏新华;康玉国;李付堂 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01N21/88 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王朋飞 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种棉花异性纤维分类系统及其方法，通过选择颜色特征、形状特征和纹理特征构成多特征向量，并分别构建相应的模糊分类器，实现对异性纤维的种类识别，从而方便、快捷、准确地测定棉花中的异性纤维含量，给棉花分等定级，以便促使棉花销售者自觉降低棉花中异性纤维的含量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自动 视觉 检测 异性 纤维 模糊 分类 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
1、一种基于自动视觉检测的棉花异性纤维模糊分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，对待识别异性纤维目标的颜色特征、形状特征和纹理特征进行特征选择，得到三者各自的特征向量；S2，提取S1所得的待识别异性纤维目标的颜色特征向量、形状特征向量和纹理特征向量；S3，利用S2中所得到的颜色特征向量、形状特征向量和纹理特征向量，得到待识别异性纤维目标属于不同异性纤维类别的隶属度颜色级分量、隶属度形状级分量以及隶属度纹理级分量；S4，将所述隶属度颜色级分量、隶属度形状级分量以及隶属度纹理级分量进行加权求和，得到待识别目标属于不同异性纤维类别的综合隶属度；S5，对S4中得到的待识别异性纤维目标属于不同异性纤维类别的综合隶属度求最大值，则所得最大值为最大综合隶属度，具有最大综合隶属度的类别就是待识别的异性纤维目标的类别。
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