基于圖像處理與識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)格檢測方法，實現(xiàn)木纖維粉的自動生產(chǎn)和檢測，該方法將圖像轉(zhuǎn)化為hsv顏色空間，利用ostu對s分量進行分割，利用形狀因子f進行計算分析，然后進行矩形擬合，將矩形的長度轉(zhuǎn)化為網(wǎng)格。

　　在木粉網(wǎng)格識別中，提出了一種矩形擬合算法，根據(jù)網(wǎng)格識別的實際需求，設計開發(fā)了基于模塊化方法的微納木粉網(wǎng)格識別系統(tǒng)，這是一個基于木粉特征的網(wǎng)格識別設計程序，實驗和粒度分析結(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展性。

　　目標識別的準確率直接取決于圖像分割，其算法通常針對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，目標與背景的對比度大，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象形狀描述對象表面形狀特征和灰度變化特征，基于木粉的網(wǎng)格形狀特征識別，根據(jù)本文的研究需要，提取木粉的周長、面積。