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作者：李欣;齐家敏;程昊;王炎春;
单位：湖北文理学院机械工程学院;湖北航宇嘉泰飞机设备有限公司;
摘要：[目的]解决传统的谷糙分离机存在的人工检测精度差的问题，提高生产效率。[方法]提出了一种基于机器视觉的图像检测方法，通过不同图像算法的多级式递进融合，实现对谷糙的特征识别与分离。对采集到的图像进行ROI区域选定，并利用Retinex算法进行图像增强；使用Otsu算法对图像进行分割，再利用中值滤波与形态学相结合去除图像噪声；采用改进的Canny算法对二值图像进行边缘特征检测，结合Hough变换提取谷糙图像轮廓的位置信息；最后应用卡尔曼滤波对位置信息进行状态估计，得到分离位置最佳预测值的同时，减小位置偏移误差。[结果]系统的检测平均误差为3.14 mm,相比较滤波前减少1.82 mm,滤波误差平均标准差为0.8 mm。[结论]该方法能够有效检测谷糙特征信息并提高分离精度。
关键词：谷糙分离;;机器视觉;;图像处理;;特征提取
基金资助：襄阳市科技局重点研发项目(编号：2022ABH006488)
