一種基於圖像採集的糧食雜質清理系統和方法與流程
2023-08-07 19:06:46 2
本發明涉及糧食加工技術領域，尤其涉及一種基於圖像採集的糧食雜質清理系統和方法。
背景技術：
糧食在加工和收貨的過程中，常常會混入各種雜質，尤其是小石粒、小螺絲、沙子、蟲子屍體等雜質。當精米、小麥中混雜這些雜質對食用的人來說是個非常大的風險，咀嚼過程中，一旦食入石子，輕則咯牙，感覺不適，重則將牙齒咯掉，在小麥進行加工時，這些雜質會個小麥加工帶來困擾。
目前，人工清理糧食中的雜質效率很低，成本較高。如此，如何經濟快速地去除糧食特別是大米和小麥中的小石粒、小螺絲、沙子、蟲子屍體等雜質，是本領域急需解決的問題。
技術實現要素：
基於背景技術存在的技術問題，本發明提出了一種基於圖像採集的糧食雜質清理系統和方法；
本發明提出的一種基於圖像採集的糧食雜質清理系統，該系統包括：
圖像採集模塊，用於採集目標糧食表面原始圖像；
圖像處理模塊，用於對目標糧食表面原始圖像進行提取前處理，得到目標糧食表面優化圖像；
圖像判斷模塊，用於判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準；
雜質定位模塊，用於當圖像判斷模塊判斷目標糧食表面優化圖像符合定位標準時，獲取目標糧食表面優化圖像中雜質位置；
雜質清理模塊，用於根據雜質位置對目標糧食中的雜質進行清除。
優選地，所述圖像處理模塊，具體用於：
對目標糧食表面原始圖像進行增加對比度處理；
對增加對比度處理後的目標糧食表面原始圖像進行灰度處理，得到目標糧食表面優化圖像。
優選地，所述圖像判斷模塊，具體用於：
檢查目標糧食表面優化圖像中是否有糧食信息，檢查目標糧食表面優化圖像的圖像質量是否達到預設質量值，當2次檢查結果均為是時，判斷目標糧食表面優化圖像符合定位標準。
優選地，所述雜質定位模塊，具體用於：
獲取目標糧食表面優化圖像中所有像素點的灰度值s1…sn；
將s1…sn與預設灰度值s0進行比較，
當si＞s0時，該點所在位置為目標糧食表面優化圖像中雜質位置；其中si表示第i個像素點的灰度值。
優選地，還包括圖像重操作模塊，圖像重操作模塊用於：用於當圖像判斷模塊判斷目標糧食表面優化圖像不符合定位標準時，圖像採集模塊重新採集目標糧食表面原始圖像，圖像處理模塊對重新採集的目標糧食表面原始圖像進行提取前處理得到目標糧食表面優化圖像，圖像判斷模塊判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準；
還包括糧食攤平模塊，用於在圖像採集模塊採集目標糧食表面原始圖像之前，將目標糧食攤平成預設厚度的平面。
一種基於圖像採集的糧食雜質清理方法，該方法包括：
s1、採集目標糧食表面原始圖像；
s2、對目標糧食表面原始圖像進行提取前處理，得到目標糧食表面優化圖像；
s3、判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準，當判斷結果為是時，獲取目標糧食表面優化圖像中雜質位置，執行s4；當判斷結果為否時，執行s1；
s4、根據雜質位置對目標糧食中的雜質進行清除。
優選地，步驟s2，具體包括：
對目標糧食表面原始圖像進行增加對比度處理；
對增加對比度處理後的目標糧食表面原始圖像進行灰度處理，得到目標糧食表面優化圖像。
優選地，在步驟s3中，判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準，具體包括：檢查目標糧食表面優化圖像中是否有糧食信息，檢查目標糧食表面優化圖像的圖像質量是否達到預設質量值，當2次檢查結果均為是時，判斷目標糧食表面優化圖像符合定位標準。
優選地，在步驟s3中，獲取目標糧食表面優化圖像中雜質位置，具體包括：
獲取目標糧食表面優化圖像中所有像素點的灰度值s1…sn；
將s1…sn與預設灰度值s0進行比較，
當si＞s0時，該點所在位置為目標糧食表面優化圖像中雜質位置；其中si表示第i個像素點的灰度值。
優選地，其特徵在於，步驟s1中，在所述採集目標糧食表面原始圖像之前，還包括：將目標糧食攤平成預設厚度的平面。
本發明通過採集糧食表面原始圖像，將糧食表面原始圖像進行提取前處理，得到糧食表面優化圖像，在糧食表面優化圖像中快速定位雜質的位置，有針對性的對糧食中的各種雜質進行清除，從而實現了糧食中雜質自動化清除，提高雜質清除效率，減少了人工清除雜質的成本，同時避免了因人為作弊或監控不利導致糧食中雜質清除不完全的隱患。
附圖說明
圖1為本發明提出的一種基於圖像採集的糧食雜質清理系統的模塊示意圖；
圖2為本發明提出的一種基於圖像採集的糧食雜質清理方法的流程示意圖。
具體實施方式
參照圖1，本發明提出的一種基於圖像採集的糧食雜質清理系統，該系統，包括：
圖像採集模塊，用於採集目標糧食表面原始圖像；
在本實施方式中，通過攝像頭對目標糧食表面進行拍照，從而採集目標糧食表面原始圖像。
圖像處理模塊，用於對目標糧食表面原始圖像進行提取前處理，得到目標糧食表面優化圖像；
圖像處理模塊，具體用於：
對目標糧食表面原始圖像進行增加對比度處理；
對增加對比度處理後的目標糧食表面原始圖像進行灰度處理，得到目標糧食表面優化圖像；
在本實施方式中，由於糧食和雜質的顏色有可能會相近，所以對目標糧食表面原始圖像進行增加對比度處理，增大糧食和雜質的區別，對增加對比度處理後的目標糧食表面原始圖像進行灰度處理，將圖像中每個像素點的顏色去除，保留灰度值，根據灰度值大小可判斷該點為糧食或雜質。
圖像判斷模塊，用於判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準；
圖像判斷模塊，具體用於：
檢查目標糧食表面優化圖像中是否有糧食信息，檢查目標糧食表面優化圖像的圖像質量是否達到預設質量值，當2次檢查結果均為是時，判斷目標糧食表面優化圖像符合定位標準；
在本實施方式中，由於採集圖像時可能會發生異常，導致採集的圖像中沒有糧食信息，或採集的圖像質量過低，無法正確識別目標糧食表面優化圖像中的雜質。
雜質定位模塊，用於當圖像判斷模塊判斷目標糧食表面優化圖像符合定位標準時，獲取目標糧食表面優化圖像中雜質位置；
雜質定位模塊，具體用於：
獲取目標糧食表面優化圖像中所有像素點的灰度值s1…sn；
將s1…sn與預設灰度值s0進行比較，
當si＞s0時，該點所在位置為目標糧食表面優化圖像中雜質位置；其中si表示第i個像素點的灰度值；
在本實施方式中，通過將目標糧食表面優化圖像中所有像素點的灰度值與預設灰度值進行比較，當某點的灰度值高於預設灰度值，判斷此點所在位置即為雜質所在位置。
雜質清理模塊，用於根據雜質位置對目標糧食中的雜質進行清除。
在本實施方式中，通過雜質位置，定位目標糧食中雜質位置，根據雜質位置對雜質進行清除。
還包括圖像重操作模塊，圖像重操作模塊用於：用於當圖像判斷模塊判斷目標糧食表面優化圖像不符合定位標準時，圖像採集模塊重新採集目標糧食表面原始圖像，圖像處理模塊對重新採集的目標糧食表面原始圖像進行提取前處理得到目標糧食表面優化圖像，圖像判斷模塊判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準；
在本實施方式中，當判斷目標糧食表面優化圖像不符合定位標準時，需要重新採集目標糧食表面原始圖像，降低因為採集目標糧食表面原始圖像異常帶來的糧食非正常損失。
還包括糧食攤平模塊，用於在圖像採集模塊採集目標糧食表面原始圖像之前，將目標糧食攤平成預設厚度的平面；
在本實施方式中，將目標糧食攤平成預設厚度的平面，方便糧食和雜質之間的覆蓋，導致雜質被糧食覆蓋從而找不到雜質所在位置。
參照圖2，本發明提出的一種基於圖像採集的糧食雜質清理方法，該方法包括：
步驟s1，採集目標糧食表面原始圖像；
步驟s1中，在所述採集目標糧食表面原始圖像之前，還包括：將目標糧食攤平成預設厚度的平面；
在本實施方式中，將目標糧食攤平成預設厚度的平面，方便糧食和雜質之間的覆蓋，導致雜質被糧食覆蓋從而找不到雜質所在位置，再通過攝像頭對目標糧食表面進行拍照，從而採集目標糧食表面原始圖像。
步驟s2，對目標糧食表面原始圖像進行提取前處理，得到目標糧食表面優化圖像；
本步驟具體包括：
對目標糧食表面原始圖像進行增加對比度處理；
對增加對比度處理後的目標糧食表面原始圖像進行灰度處理，得到目標糧食表面優化圖像；
在本實施方式中，由於糧食和雜質的顏色有可能會相近，所以對目標糧食表面原始圖像進行增加對比度處理，增大糧食和雜質的區別，對增加對比度處理後的目標糧食表面原始圖像進行灰度處理，將圖像中每個像素點的顏色去除，保留灰度值，根據灰度值大小可判斷該點為糧食或雜質。
步驟s3，判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準，當判斷結果為是時，獲取目標糧食表面優化圖像中雜質位置，執行s4；當判斷結果為否時，執行s1；
在步驟s3中，判斷目標糧食表面優化圖像是否符合定位標準，具體包括：檢查目標糧食表面優化圖像中是否有糧食信息，檢查目標糧食表面優化圖像的圖像質量是否達到預設質量值，當2次檢查結果均為是時，判斷目標糧食表面優化圖像符合定位標準；
在步驟s3中，獲取目標糧食表面優化圖像中雜質位置，具體包括：
獲取目標糧食表面優化圖像中所有像素點的灰度值s1…sn；
將s1…sn與預設灰度值s0進行比較，
當si＞s0時，該點所在位置為目標糧食表面優化圖像中雜質位置；其中si表示第i個像素點的灰度值；
在本實施方式中，由於採集圖像時可能會發生異常，導致採集的圖像中沒有糧食信息，或採集的圖像質量過低，無法正確識別目標糧食表面優化圖像中的雜質，此時需要重新採集目標糧食的原始圖像；再通過將目標糧食表面優化圖像中所有像素點的灰度值與預設灰度值進行比較，當某點的灰度值高於預設灰度值，判斷此點所在位置即為雜質所在位置。
步驟s4，根據雜質位置對目標糧食中的雜質進行清除。
在本實施方式中，通過雜質位置，定位目標糧食中雜質位置，根據雜質位置對雜質進行清除。
本實施方式通過採集糧食表面原始圖像，將糧食表面原始圖像進行提取前處理，得到糧食表面優化圖像，在糧食表面優化圖像中快速定位雜質的位置，有針對性的對糧食中的各種雜質進行清除，從而實現了糧食中雜質自動化清除，提高雜質清除效率，減少了人工清除雜質的成本，同時避免了因人為作弊或監控不利導致糧食中雜質清除不完全的隱患。
以上所述，僅為本發明較佳的具體實施方式，但本發明的保護範圍並不局限於此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術範圍內，根據本發明的技術方案及其發明構思加以等同替換或改變，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。