[发明专利]一种有色丝毛丝智能识别方法

权利要求书

1.一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，包括：

获取有色丝图像；

对有色丝图像进行边缘检测得到各个边缘，采用PCA算法得到每条边缘的主方向；

根据每条边缘的主方向对所有边缘进行排序，对排序后的所有边缘进行多阈值分割，得到不同边缘所属的类别；

计算每条边缘的方向链码，通过每条边缘方向链码的标准差与该边缘方向链码的平均值及该边缘所在边缘类别中的边缘数量的比值得到该边缘的候选毛丝概率；

利用各边缘的候选毛丝概率对每条边缘是否属于毛丝进行判断，得到候选毛丝；

通过每条候选毛丝边缘上像素点的灰度值得到每条候选毛丝边缘沿着链码方向的实际灰度值序列；

通过双线性插值法对每条候选毛丝上所有像素点的像素值进行虚拟填充，得到虚拟候选毛丝边缘；通过虚拟候选毛丝边缘上虚拟像素点的灰度值得到每条虚拟候选毛丝边缘沿着链码方向的虚拟灰度值序列；

通过每条候选毛丝边缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的余弦相似度得到每条候选毛丝边缘的毛丝概率，通过每条候选毛丝边缘的毛丝概率对每条候选毛丝是否属于毛丝进行判断，利用获得的有色丝中的所有毛丝对设备进行控制。

2.根据权利要求1所述的一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，获得边缘的候选毛丝概率的方法为：

通过每个边缘类别中的边缘数量得到该边缘类别中每条边缘的疑似候选毛丝概率；

通过每条边缘方向链码的标准差和平均值得到该边缘的疑似候选毛丝概率；

通过每条边缘的疑似候选毛丝概率和对应的边缘类别中该边缘的疑似候选毛丝概率得到该边缘的候选毛丝概率。

3.根据权利要求2所述的一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，边缘类别中每条边缘的疑似候选毛丝概率的表达式为：

式中：表示边缘类别中每条边缘的疑似候选毛丝概率，表示第个边缘类别中的边缘数量。

4.根据权利要求2所述的一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，边缘的疑似候选毛丝概率的表达式为：

式中：表示边缘的疑似候选毛丝概率，表示边缘方向链码的标准差，表示边缘方向链码的平均值。

5.根据权利要求1所述的一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，得到候选毛丝的方法为：

若边缘的候选毛丝概率小于或等于候选毛丝概率阈值，判断该边缘不是候选毛丝；若边缘的候选毛丝概率大于候选毛丝概率阈值，判断该边缘为候选毛丝。

6.根据权利要求1所述的一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，得到每条候选毛丝边缘的毛丝概率的方法为：

通过每条候选毛丝边缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的余弦相似度得到每条候选毛丝边缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的相似度；

通过对每条候选毛丝边缘的实际灰度值序列和对应的虚拟灰度值序列的相似度求倒数得到每条候选毛丝边缘的毛丝概率。

7.根据权利要求1所述的一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，通过每条候选毛丝边缘的毛丝概率对每条候选毛丝是否属于毛丝进行判断的方法为：

若候选毛丝边缘的毛丝概率小于或等于毛丝概率阈值时，判断该候选毛丝边缘不是毛丝；

若候选毛丝边缘的毛丝概率大于毛丝概率阈值时，判断该候选毛丝边缘是毛丝。

8.根据权利要求1所述的一种有色丝毛丝智能识别方法，其特征在于，得到每条边缘的主方向的方法为：

根据每条边缘上的像素点坐标，采用PCA算法获取每条边缘上像素点的所有主成分方向中特征值最大的主成分方向作为每条边缘的主方向。