【摘 要】
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现有的机器视觉系统利用CCD相机在可见光波段获取羊毛图像,识别并去除其中的污染物,但无法区分羊毛和严重影响毛纺织品质量的白色污染物。采用分光光度计在200～2 600 nm范围测
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现有的机器视觉系统利用CCD相机在可见光波段获取羊毛图像,识别并去除其中的污染物,但无法区分羊毛和严重影响毛纺织品质量的白色污染物。采用分光光度计在200～2 600 nm范围测量了羊毛和9种典型污染物的漫反射率,分析了羊毛与污染物的漫反射光谱随波长变化的规律,通过建立最优波段选择模型,确定了区分羊毛和9种污染物的最佳检测波段。在此基础上,利用红外光谱相机获取了羊毛和典型污染物的红外图像。实验发现红外图像呈双峰特性,便于二值化分割。这就为羊毛中白色污染物的机器视觉检测提供了一条新途径。“,”The existing machine vision systems acquired the images of the scoured wool with contaminants in the visible lights band by CCD cameras,and then processed the images for the removal of the contaminants from wool.They cannot distinguish the scoured wool fr
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