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摘要
针对原棉破籽类杂质视觉检测中OTSU方法最佳阈值难以确定的问题，提出基于粒子群优化最佳阈值的杂质检测方法。首先对图像进行灰度变换，去除图像中冗余信息与噪声数据，然后将类间方差设置为目标函数模型，通过动态调整惯性权重因子与自适应动态调整学习因子进行优化，迭代整个群体的全局最优位置和粒子自身的历史最优位置，进而求解最大类间方差，获取最优图像分割阈值。实验结果表明：与OTSU方法相比，改进OTSU方法的杂质检测相对误差平均降低2.74%,检测到的杂质边缘信息能够有效表征杂质像素属性，杂质边缘描述清晰明确，适用于原棉破籽类杂质快速检测。
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单位河南轻工职业学院
