基于圖像處理與識(shí)別的木纖維粉的粒度分析

　　本文介紹了如何利用基于圖像處理和粒度分析的網(wǎng)格檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)木纖維粉的自動(dòng)生產(chǎn)和檢測(cè)，該方法將圖像轉(zhuǎn)化為hsv顏色空間，利用ostu對(duì)s分量進(jìn)行分割，利用形狀因子f進(jìn)行計(jì)算分析，然后進(jìn)行矩形擬合，將矩形的長度轉(zhuǎn)化為網(wǎng)格。

　　在木粉網(wǎng)格識(shí)別中，提出了一種矩形擬合算法，根據(jù)網(wǎng)格識(shí)別的實(shí)際需求，設(shè)計(jì)開發(fā)了基于模塊化方法的微納木粉網(wǎng)格識(shí)別系統(tǒng)，這是一個(gè)基于木粉特征的網(wǎng)格識(shí)別設(shè)計(jì)程序，實(shí)驗(yàn)和粒度分析結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，該方法具有較高的精度和可擴(kuò)展性。

　　目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率直接取決于圖像分割，其算法通常針對(duì)可能丟失大量顏色信息的灰度圖像，本文采用適合人眼視覺的hsv顏色空間，具有彩色圖像處理的獨(dú)立性和均勻性，在分析hsv的分量圖像后，s分量顯示了足夠的飽和度信息，目標(biāo)與背景的對(duì)比度大，較好地突出了完整粒子。

　　根據(jù)圖像的內(nèi)在特征，可以將圖像分為兩類：圖像特征紋理特征描述對(duì)象形狀描述對(duì)象表面形狀特征和灰度變化特征，基于木粉的網(wǎng)格形狀特征識(shí)別，根據(jù)本文的研究需要，提取木粉的周長、面積。