基于PCNN的面粉麩星檢測方法
2016-02-23 00:27:05陳天飛
現代面粉工業
2016年2期
基于PCNN的面粉麩星檢測方法
面粉加工過程中麩星數目的多少直接影響著面粉的品質等級，為此，本研究提出了一種基于脈沖耦合神經網絡（PCNN）的圖像處理方法實現對面粉中微小麩星的視覺檢測。首先，該方法對采集的面粉圖像進行局部灰度熵變換并通過比例映射生成熵值圖像，從而完成了原始面粉圖像的圖像增強。然后，在圖像增強的基礎上，利用PCNN對熵值圖像進行迭代處理，并通過最小交叉熵確定最優迭代次數，完成最終的麩星目標分割。最后試驗驗證了該方法的有效性，對比結果表明該方法的檢測靈敏度提高近2倍，且算法運行時間為5.1893s，具有較高的執行效率。（文/陳天飛 等摘自《中國糧油學報》2015年第12期）
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