粘連塊狀農產品在線分級方法
2023-06-26 15:41:41 1
專利名稱：粘連塊狀農產品在線分級方法
技術領域：
本發明涉及自動化生產過程在線質量檢測技術領域，特別涉及一種粘連塊狀農產品在線分級方法。
背景技術：
塊狀農產品自動化分級是指在不接觸、不破壞塊狀農產品的前提下，對塊狀農產品的顏色、尺寸、形狀等外部品質進行分級，這些指標對塊狀農產品的分級和定價有著決定性的影響。機器視覺技術是一項融合了數字圖像處理、機械、控制、電子、視覺技術、照明、光學、計算機軟硬體等技術的綜合技術。機器視覺系統可以自動分割粘連(兩個農產品在視野裡相連在一起即是粘連)塊狀農產品，實現產品的無損分級，因此，機器視覺技術作為一種重要的檢測手段已經日益引起人們的重視，並廣泛地應用於成品檢驗和質量控制等領 域。鮮切塊狀農產品的合格率主要由塊狀農產品的尺寸、顏色和形狀三種外觀特徵決定。在機器視覺中，可以通過顏色空間轉換和自適應閾值法區分不同的顏色信息，通過測量面積、周長等幾何特徵區分不同尺寸的塊狀農產品，因此，研究開發能夠準確、高效、快捷的識別塊狀農產品形狀的方法，對塊狀農產品合格率檢測，提高農產品的品質以及農產品的大批量、自動化生產加工具有重要意義。目前塊狀農產品的分級、分選主要依靠感官評判的方法。感官評判是由專業分選人員對塊狀農產品的尺寸、顏色和形狀等外觀特徵進行逐一評判來分選合格的塊狀農產品和不合格的塊狀農產品，但人的感覺器官的靈敏度受到經驗、精神狀態、身體狀況、勞動強度以及周圍環境等因素的幹擾，並且長時間單調乏味的重複勞動，容易使人產生視覺疲勞，從而影響分選結果的準確性。鑑於現有技術的上述缺陷，需要一種新的粘連塊狀農產品分級方法，以能夠有效地對粘連農產品進行分割，並進行無損分級，同時依據分級的匹配度量化塊狀農產品的合格率。
發明內容
(一 )要解決的技術問題本發明要解決的技術問題是如何實現自動、無損地分割粘連塊狀農產品，並對其進行分級。( 二 )技術方案為了解決上述技術問題，本發明提供一種粘連塊狀農產品在線分級方法，包括以下步驟SI、為合格塊狀農產品建立NMI特徵模型與加權轉動慣量標準差模型；S2、利用合格塊狀農產品的匪I特徵模型與加權轉動慣量標準差模型和待分級塊狀農產品的NMI特徵和加權轉動慣量標準差進行待分級塊狀農產品在線分級。優選地，步驟SI具體為，對於合格塊狀農產品執行步驟Sll S13 S11、將採集的產品圖像從RGB空間轉換到YCbCr空間，用自適應閾值法將產品從背景中分離，並對分離之後的圖像進行預處理；S12、採用形態學開閉運算進行圖像空洞的填充，並採用八連通序貫算法提取連通區域，然後跟蹤連通區域的邊緣，得到產品的邊緣信息和重心信息，利用邊緣信息和重心信息計算圖像的WI特徵；利用WI特徵的統計信息用EM算法建立WI特徵混合高斯模型；S13、用Harris方法提取產品的角點特徵，根據最近的兩個角點之間的位置關係賦予不同的權值，並計算產品圖像的加權轉動慣量標準差，利用加權轉動慣量標準差的統計信息建立加權轉動慣量標準差模型。優選地，步驟Sll中用自適應閾值法將產品從背景中分離的步驟為把圖像分成多個區域，針對每一個區域，根據區域的灰度直方圖分布自適應地選取分割閾值，利用該分割閾值分割圖像，得到二值圖像。優選地，步驟Sll中所述預處理是利用中值濾波法對分離後得到的產品二值圖像進行去噪。優選地，步驟S13中，根據最近的兩個角點之間的位置關係賦予不同的權值的步驟具體為假設n為連通區域的周長，點i為當前的邊緣點，沿邊緣兩個方向離點i最近的兩角點分別為A和B，則為邊緣點i所賦予的權值為
權利要求
1.一種粘連塊狀農產品在線分級方法，其特徵在於，包括以下步驟 51、為合格塊狀農產品建立NMI特徵模型與加權轉動慣量標準差模型； 52、利用合格塊狀農產品的匪I特徵模型與加權轉動慣量標準差模型和待分級塊狀農產品的NMI特徵和加權轉動慣量標準差進行待分級塊狀農產品在線分級。
2.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，步驟SI具體為，對於合格塊狀農產品執行步驟 Sll S13 511、將採集的產品圖像從RGB空間轉換到YCbCr空間，用自適應閾值法將產品從背景中分離，並對分離之後的圖像進行預處理； 512、採用形態學開閉運算進行圖像空洞的填充，並採用八連通序貫算法提取連通區域，然後跟蹤連通區域的邊緣，得到產品的邊緣信息和重心信息，利用邊緣信息和重心信息計算圖像的匪1特徵；利用匪1特徵的統計信息用EM算法建立WI特徵混合高斯模型； 513、用Harris方法提取產品的角點特徵，根據最近的兩個角點之間的位置關係賦予不同的權值，並計算產品圖像的加權轉動慣量標準差，利用加權轉動慣量標準差的統計信息建立加權轉動慣量標準差模型。
3.如權利要求2所述的方法，其特徵在於，步驟Sll中用自適應閾值法將產品從背景中分離的步驟為把圖像分成多個區域，針對每一個區域，根據區域的灰度直方圖分布自適應地選取分割閾值，利用該分割閾值對圖像進行分割，得到二值圖像。
4.如權利要求2所述的方法，其特徵在於，步驟Sll中所述預處理是利用中值濾波法對分離後得到的產品二值圖像進行去噪。
5.如權利要求2所述的方法，其特徵在於，步驟S13中，根據最近的兩個角點之間的位置關係賦予不同的權值的步驟具體為 假設n為連通區域的周長，點i為當前的邊緣點，沿邊緣兩個方向離點i最近的兩角點分別為A和B，則為邊緣點i所賦予的權值為
6.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟S13中計算產品圖像的加權轉動慣量標準差，利用加權轉動慣量標準差的統計信息建立加權轉動慣量標準差模型的步驟具體為 假設Ji表示轉動慣量，加權轉動慣量標準差O的計算公式是
7.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，步驟S2具體為採用馬氏距離計算待分級塊狀農產品的WI特徵與合格塊狀農產品的WI特徵模型之間的相似度，並計算待分級塊狀農產品的加權轉動慣量標準差與合格塊狀農產品的加權轉動慣量標準差模型之間的相似度，若兩種相似度均大於預設閾值，則將待分級塊狀農產品判定為合格的塊狀農產品，否則判定為不合格的塊狀農產品。
8.如權利要求I 7中任一項所述的方法，其特徵在於，在步驟S2之後還包括步驟用距離變換方法將不合格的塊狀農產品的圖像從二值空間轉換到灰度空間，用分水嶺方法分割粘連的塊狀農產品，並計算分割後的粘連塊狀農產品的NMI特徵和加權轉動慣量標準差，最終實現粘連塊狀農產品分級。
全文摘要
本發明涉及自動化生產過程在線質量檢測技術領域，公開了一種粘連塊狀農產品在線分級方法，包括以下步驟S1、為合格塊狀農產品建立NMI特徵模型與加權轉動慣量標準差模型；S2、利用合格塊狀農產品的NMI特徵模型與加權轉動慣量標準差模型和待分級塊狀農產品的NMI特徵和加權轉動慣量標準差信息進行待分級塊狀農產品在線分級。本發明將NMI特徵、加權轉動慣量標準差和數學模型引入塊狀農產品在線分級，針對流水線上塊狀農產品粘連的情況，用距離變換和分水嶺的方法，實現自動、無損地分割粘連塊狀農產品，並對其進行分級，從而實現其合格率的在線檢測。
文檔編號G01M1/10GK102721509SQ20121016133
公開日2012年10月10日 申請日期2012年5月22日 優先權日2012年5月22日
發明者劉忠強, 張水發, 楊鋒, 王開義 申請人:北京農業信息技術研究中心