李凯:基于Lab空间的太阳能电池片图像优化方法研究论文

李凯:基于Lab空间的太阳能电池片图像优化方法研究论文

本文主要研究内容

作者李凯,李海富,何秉高,张国辉(2019)在《基于Lab空间的太阳能电池片图像优化方法研究》一文中研究指出:针对太阳能电池片人工颜色识别较慢且准确性不高的问题,提出一种基于Lab颜色空间的太阳能电池片颜色识别优化方法。首先对原始图像进行去噪,增强颜色对比,再用ROI特征提取等方法进行预处理,然后将图像从RGB空间转换到Lab空间,接着引入K均值聚类算法对图像颜色进行分割,通过分析图像直方图来对图像进行分类。结果显示,通过对加入K均值后的图像直方图的分析,能够较好的分辨出电池片颜色之间的差别。

Abstract

zhen dui tai yang neng dian chi pian ren gong yan se shi bie jiao man ju zhun que xing bu gao de wen ti ,di chu yi chong ji yu Labyan se kong jian de tai yang neng dian chi pian yan se shi bie you hua fang fa 。shou xian dui yuan shi tu xiang jin hang qu zao ,zeng jiang yan se dui bi ,zai yong ROIte zheng di qu deng fang fa jin hang yu chu li ,ran hou jiang tu xiang cong RGBkong jian zhuai huan dao Labkong jian ,jie zhao yin ru Kjun zhi ju lei suan fa dui tu xiang yan se jin hang fen ge ,tong guo fen xi tu xiang zhi fang tu lai dui tu xiang jin hang fen lei 。jie guo xian shi ,tong guo dui jia ru Kjun zhi hou de tu xiang zhi fang tu de fen xi ,neng gou jiao hao de fen bian chu dian chi pian yan se zhi jian de cha bie 。

论文参考文献

  • [1].基于人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测系统[J]. 伍李春,刘明周,蒋倩男,葛茂根,凌琳.  合肥工业大学学报(自然科学版).2017(09)
  • [2].基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测[J]. 钱晓亮,张鹤庆,张焕龙,贺振东,杨存祥.  仪器仪表学报.2017(07)
  • [3].高新技术太阳能电池片[J].   硅谷.2011(10)
  • [4].负压吸附技术在太阳能电池片全自动串焊机中的应用[J]. 李瑞涛.  电子工业专用设备.2017(05)
  • [5].太阳能电池片硼源扩散综述[J]. 吴志明,张威,张宝锋,赵志然.  电子工业专用设备.2019(01)
  • [6].基于视觉的太阳能电池片位置检测[J]. 朱亚萍,刘康.  杭州电子科技大学学报(自然科学版).2018(01)
  • [7].太阳能电池片非接触式测试的研究[J]. 颜友钧.  中国科技信息.2009(01)
  • [8].基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测方法分析[J]. 吕喜臣,张敏.  中国设备工程.2019(04)
  • [9].基于LAB彩色空间的数字水印技术[J]. 王忠,张帆.  计算机工程与应用.2005(25)
  • [10].基于Lab颜色空间的手写文字提取算法研究[J]. 姜继春,王晓红,许秦蓉.  包装工程.2014(07)
  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自轻工科技的李凯,李海富,何秉高,张国辉,发表于刊物轻工科技2019年11期论文,是一篇关于图像处理论文,颜色空间论文,均值聚类论文,直方图论文,轻工科技2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自轻工科技2019年11期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    李凯:基于Lab空间的太阳能电池片图像优化方法研究论文
    下载Doc文档

    猜你喜欢