基于计算机图像识别的人工智能区分羊毛与山羊绒纤维方法

本文主要探讨了利用人工智能和机器学习技术来改进山羊绒纤维与细羊毛纤维的计算机图像识别方法。传统的区分方式依赖于光学显微镜，而扫描电子显微镜虽然提供了更精细的观察，但其处理过程并不完全自动化，无法直接获取图像的尺度信息和自动区分。作者针对这一局限，提出了一个基于数字图像处理的解决方案。 首先，文章强调了在区分过程中关键数据的存储需求，即建立专门的数据库来存放提取出的纤维特征值，包括直径、鳞片高度、鳞片面积和鳞片周长等信息。这些数据将被用于后续的分析和比较。 在数据分析阶段，文中提到了应用数理统计的方法，以95%的置信度计算纤维特征的置信区间。这样做的目的是确保结果的准确性，当新的未知纤维的特征值落入预设的置信区间范围内，可以准确判断它属于羊毛纤维还是山羊绒纤维。 文章的核心技术路径是通过计算机图像处理技术实现自动识别。首先，对图像进行预处理，包括数字化转换，以便计算机能够处理。然后，使用如Visual Basic (VB)等编程工具确定图像中的关键点位置，这可能是通过边缘检测、阈值分割或特征提取算法来完成的，以生成二值图像。 整个流程的关键在于计算机能够自动分析和比较特征，从而消除人为操作的误差，提高区分效率和精度。这种结合人工智能和机器学习的图像识别技术对于羊毛和山羊绒纤维的快速、准确分类具有重要意义，可能在纺织品质量控制、材料鉴别等领域得到广泛应用。此外，这种方法也为其他领域，如生物医学图像分析或工业缺陷检测，提供了通用的处理思路。