基于视觉注意机制的棉花污染物机器视觉检测算法*

李国辉,罗宏森,汤勉刚,母洪都,周 震

（四川师范大学 工学院,四川 成都 610101）

基于视觉注意机制的棉花污染物机器视觉检测算法*

李国辉,罗宏森,汤勉刚,母洪都,周 震

（四川师范大学 工学院,四川 成都 610101）

针对棉花中污染物这类大背景中的目标检测，模仿人类视觉注意机制，提出了一种检测算法：在预注意阶段，主相机获取全局图像，利用离散余弦变换和支持向量机提取和识别特征，确定目标所在的感兴趣区域；在注意阶段，对应感兴趣区域的从相机工作，获取该区域的局部图像，利用均值和方差方法识别污染物。实验表明，该算法能去除冗余数据，提高检测精确度。

视觉注意；棉花检测；机器视觉

棉花污染物尺寸小、种类多，其染色性能与棉花有很大差异，是影响棉纺织品品质的瓶颈问题[1]。当前主要采用人工剔除，但主观性强,劳动成本高,且检出率低[2]。

国内外学者研究利用机器视觉系统检测污染物[3-5]，目前采用灰度阈值法识别棉花图像较为主流[3-4]。由于目标在整幅图像中所占比例非常小，且与背景颜色相似，灰度直方图呈单峰特性[4]，分割前需辅以图像增强方法和预处理算法提高对比度，但与棉花颜色相近的污染物检出率仍很低[5]。

棉花污染物检测的难点之一在于：传统的视觉系统只能按照选定的相机像素和预设的速度采集图像，图像数据大部分用于表征背景，描述小目标的信息不足。而人类能够利用视觉注意机制:第一阶段即预注意阶段，以并行方式独立地进行自动检测或提取初级视觉特征，然后通过特征处理获得感兴趣区域；……