本文主要研究内容及总体方案

为了对珍珠进行准确而快速的筛选，本论文设计了一种珍珠形状及缺陷检测系统，利用照明系统和CMOS对珍珠进行拍摄，在计算机中利用数字图像处理软件对珍珠图片进行处理，提取出珍珠的形状和纹理信息，并将处理结果按照珍珠分类标准做即时判别，从而实现珍珠的自动分类。

实验数据与误差分析

由上文的图像处理结果可知，采用光源和珍珠在同一平面的照明方法采集的珍珠图像用于珍珠形状检测的效果较好，操作也对简单。为了对系统的稳定性和准确性进行验证，本实验选取了20颗珍珠样品用千分尺进行了手工测量其长径和短径，井用VC++6.0检测计算出其长径和短径。

在选取珍珠进行实验的时候，应尽量选取那些通过目测就能发现其长径和短

径的珍珠．或者通过目测感觉比较圆的珍珠，这样在一定程度上能减小手工测量的误差。如图5-11是本次实验中的一颗圆珍珠，图5-12是对其检测结果。图5-13是实验中的一颗椭圆珍珠图象，图5-14是对其检测结果。在检测完成之后，需要将各个数据存储到数据库中。并将手工检测的数据和检测系统检测到的数据进行对比。

总结

珍珠的形状及缺陷的检测对珍珠分类具有重要意义。目前珍珠分类主要依靠人工完成的，传统的对珍珠形状和缺陷检测的方法是用手工通过目测来检测的。这种检测方法效率低，准确性差，劳动成本大，缺乏客观性和可重复性，而且由于人眼的疲劳，经常出现误判的情况。因此，对珍珠进行自动高准确性的测量成为了企业的迫切需要。本文设计了基于机器视觉的珍珠形状和缺陷检测系统。该系统主要包括硬件系统和软件系统。硬件部分主要实现图像的采集，软件部分主要是通过图像预处理，在对珍珠图像进行特征量的提取，从而实现珍珠的分类。减少了测量人员的工作量，大大提高了工作效率，增加了珍珠分类的准确性。

为了对珍珠进行准确而快速的筛选，本文主要研究的是一种珍珠形状及缺陷检测系统，利用环形LED照明灯和CMOS对珍珠进行拍摄，在计算机中利用数字图像处理软件对珍珠图片进行处理，提取出珍珠的形状和纹理信息，并将处理结果按照珍珠分类标准做即时判别,从而实现珍珠的自动分类。

本文主要是介绍硬件系统和图像处理：

硬件系统主要是实现珍珠图像的采集，为了获得清晰的图像，选用的环形照明系统和CMOS传感器件，通过USB接口将图像传到计算机中进行处理。

图像处理主要包括图像的缩放，灰度化处理，中值滤波，阈值分割，特征提取。在图像处理上主要是提高图像处理的速度及分类的准确性，为此做的工作：

（1）在图像处理的第一步，对原图像进行图像缩放操作，在不影响珍珠特征的前提下，大大减小了珍珠分析的处理数据规模，从而提高了珍珠的分类速度。

（2）在滤波去噪后的图像进行二值化处理，这样大大提高了珍珠形状的检测准确率，进而提高了珍珠分类结果的准确率。