仪器仪表学报

作者：刘小燕，吴鑫，孙炜，毛传刚

单位：刘小燕,1?湖南大学电气与信息工程学院长沙410082； 2?湖南省电子制造业智能机器人技术重点实验室长沙410082；,,吴鑫,1?湖南大学电气与信息工程学院长沙410082；3?机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室长沙410082,,孙炜,1?湖南大学电气与信息工程学院长沙410082； 2?湖南省电子制造业智能机器人技术重点实验室长沙410082；,,毛传刚,1?湖南大学电气与信息工程学院长沙410082；,

关键词：机器视觉;球团;颗粒粒径分布;高斯混合模型;形态学重建

机器视觉技术的发展为颗粒粒径的自动测量提供了一种有效方法，但是，重叠颗粒的图像分割问题仍有待进一步解决。针对这一问题，提出一种基于形态学重建和高斯混合模型的球团颗粒图像分割算法。首先利用似圆度将单独颗粒和重叠颗粒进行区分；根据重叠颗粒图像距离变换特征建立了高斯混合模型；为实现无监督的聚类，采用形态学重建结合聚类有效性指标的方法获得最佳聚类数目，并利用期望极大（EM）算法进行求解；最后采用圆拟合的方法对缺失的球团颗粒轮廓进行重构，实现了对重叠球团颗粒的分割。实验结果表明，该算法能够有效地对重叠颗粒进行分割，分割正确率评价指标AC为93?6%，明显优于现有的对比算法，为基于机器视觉的球团颗粒粒径分布测量奠定了基础。

来源：2019年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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