摘要：为了实现菌菇罐头工业化生产过程中发丝异物的自动识别，该文提出了一种基于发丝中轴特征的图像识别方法。由于菌菇罐头中含水且表面不平整，不同照明条件对发丝识别效果有较大影响。因为普通照明条件下反光与阴影干扰远多于理想照明条件下反光与阴影干扰，所以普通照明条件下菌菇罐头中发丝的识别难度更大。该文用带Gaussian滤波的Hessian矩阵法提取发丝中轴特征，通过取阈值、非局部极大值抑制、8邻域连接得到中轴线，结合平行边缘特征，剔除残留的菌菇阴影中轴线，识别出发丝中轴线。试验结果表明：普通照明条件下，该方法的识别性能远好于平行边缘法、正交旋转滤波器法、四阶优化旋转滤波器法和Gaussian核平移线性组合法；对2种照明条件下采集的常见发丝（含黑色、直径70pm）的原始图片和特种发丝（含黄色、直径50pm）的原始图片，该方法都能够准确识别出发丝；尤其对较难识别的普通照明条件下复杂形状的常见发丝和特种发丝，该方法识别结果的准确率分别是0．98637和0．97007。该方法可用于菌菇罐头生产企业的发丝图像识别。

关键词：图像识别 照明 算法 发丝 中轴 

单位：浙江工商大学信息与电子工程学院; 杭州310018