基于ANFIS的烟丝图像在线检测自适应消噪技术*

王晓侃，张 艳

(河南机电职业学院，河南 新郑 451191)

基于ANFIS的烟丝图像在线检测自适应消噪技术*

王晓侃，张 艳

(河南机电职业学院，河南 新郑 451191)

针对目前烟丝在线检测设备进行图像检测识别时，测量结果容易受到噪声、光线、温度和湿度等的影响，而导致参数时变、时间滞后等问题，设计一种基于MATLAB软件的自适应消噪技术，利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对烟丝图像噪声的非线性动态特性进行建模，并利用ANFIS 逼近有色噪声，然后从测量烟丝图像中消除有色噪声，得到有用的烟丝图像。该技术在实际烟丝在线检测生产过程应用中表明，能够在复杂的环境下，自动地估计出噪声信号，方便、快捷地实现在线去噪，从而得到满意的烟丝图像。

烟丝图像；自适应消噪；模糊神经网络；在线检测

在这个充满信息技术的时代，图像作为传递信息的重要手段，导致图像处理技术在工业中的应用越来越广泛。在烟丝生产的工序中，制丝过程是直接影响烟支生产质量和企业经济效益的重要环节。卷烟质量的直接影响因素就是烟丝，烟丝在检测过程中也受到不同因素的影响；因此，在烟丝检测过程中，烟丝图像的处理就显得尤为重要，但在烟丝图像产生过程中存在以下问题：一方面，基于光的反射形成图像原理，光照强度的强弱会使形成的图像清晰度不同；另一方面，噪声会对图像的处理产生严重影响。这两方面对图像的真实度都有影响，还会破坏图像的视觉效果，也会对后期的图像识别、边缘检测造成较大程度的影响[1-2]。……