一種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法
【專利摘要】本發明提供一種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，包括：步驟1、通過攝像頭對n個方格中的玉米粒進行整體圖像采集；步驟2、重復m次步驟1，采集并存儲得到的m張圖像；步驟3、圖像識別模塊讀取第1張圖像；步驟4、調整圖像寬度為n的倍數；步驟5、將調整后的圖像平均劃分為n個感興趣區域，并提取對應的n張子圖像；步驟6、統計子圖像玉米粒區域內壞掉部分對應像素的總像素點數；步驟7、判斷該子圖像對應的玉米粒是否為壞玉米粒，并得到需要的統計信息；步驟8、標示出壞玉米粒的位置信息；步驟9、重復步驟3-步驟7，直至第m張圖像處理完畢。本發明實現了壞玉米粒的自動篩選，減少了工作量，具有實時、高效、無損傷等優點。
【專利說明】—種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像識別【技術領域】，尤其是涉及一種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法。
【背景技術】
[0002]玉米是最重要的飼料加工原料之一,玉米質量的高低直接影響飼料安全，而玉米質量檢驗評價是確保玉米質量和飼料加工的重要環節。現有技術中對玉米質量的檢測主要通過化學法，不僅投入的成本很高，而且花費的時間很長，易受環境條件的影響。由于工作人員的勞動量巨大，會產生疲倦厭煩，導致無法清楚地辨識，最終效率低下且準確率不高。
【發明內容】
[0003]本發明的目的是針對現有技術的不足，提供一種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，利用圖像識別技術對玉米粒進行檢測，自動篩選出壞玉米粒。
[0004]本發明采用以下技術方案:
一種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，包括以下步驟:
步驟1、將玉米粒放入η個尺寸相同且依次連接的方格中，每個方格中放I粒；通過與檢測設備連接的攝像頭對擺放在η個方格中的玉米粒進行整體圖像采集；
步驟2、重復m次步驟1，把采集到的m張圖像存儲到檢測設備的存儲模塊；
步驟3、通過檢測設備的圖像識別模塊，從存儲模塊中讀取采集到的第I張圖像；
步驟4、調整圖像的寬度為η的倍數；
步驟5、將調整后的圖像平均劃分為η個感興趣區域，并提取對應的η張子圖像；
步驟6、將每個子圖像中的每點像素值與閾值I進行比較，統計玉米粒區域內壞掉部分對應像素的總像素點數；
步驟7、將所述總像素點數與閾值II進行比較，判斷該子圖像對應的玉米粒是否為壞玉米粒，并得到需要的統計信息；
步驟8、檢測設備的顯示模塊顯示識別后的子圖像，并標示出壞玉米粒的位置信息；步驟9、順序讀取采集到的第2張圖像，重復步驟4-步驟8，直至第m張圖像處理完畢，標示出壞玉米粒的位置信息。
[0005]步驟4中調整圖像的寬度為η的倍數的方法為:w2*n，其中，w2=[wl/n]+l，wl為原始圖像的寬度。
[0006]步驟5中平均劃分感興趣區域并提取對應子圖像的方法為:以整張圖像的左上角坐標位置(0，O)為第一個矩陣區域的起始位置坐標點，以步驟4調整后圖像的寬度w2為步長，沿橫坐標方向對圖像依次進行劃分并提取。
[0007]步驟5中每個感興趣區域矩陣起始坐標位置為:(w2*(n_l)，0)，其中，η為自然數。
[0008]所述步驟6中的比較方法為:小于閾值I的像素點為背景區域和玉米粒上的壞掉的部分，大于閾值I的像素點就是玉米粒上未壞掉的部分。
[0009]所述步驟7中的比較方法為:如果所述總像素點數大于閾值II，則認為是壞的玉米粒；如果所述總像素點數等于閾值II，則認為玉米粒完好。
[0010]本發明利用圖像識別技術對玉米粒的像素值與預設閾值進行比較和統計，達到區分玉米粒好壞的目的，不會受到人為環境制約，實現了壞玉米粒的自動篩選，很大程度地減少了工作量，具有實時、高效、無損傷等優點。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0011]圖1為本發明的流程圖。
[0012]圖2為本發明的η個感興趣區域劃分示意圖。
【具體實施方式】
[0013]下面結合附圖和【具體實施方式】對本發明作進一步詳細說明。
[0014]參見圖1，本發明提供一種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，包括以下步驟:
步驟1、將玉米粒放入η個尺寸相同且依次連接的方格中，每個方格中放I粒；通過與檢測設備連接的攝像頭對擺放在η個方格中的玉米粒進行整體圖像采集；η個方格設置在槽體中，該槽體安裝在檢測設備上。
[0015]步驟2、重復m次步驟1，把采集到的m張圖像存儲到檢測設備的存儲模塊的特定路徑下。
[0016]步驟3、通過檢測設備的圖像識別模塊，從存儲模塊中讀取采集到的第I張圖像。
[0017]步驟4、調整圖像的寬度為η的倍數，調整方法為:w2*n，其中，w2=[wl/n]+l，wl為原始圖像的寬度，中括號表示下取整。
[0018]步驟5、依據玉米粒的輪廓及大小將調整后的圖像平均劃分為η個感興趣區域，并提取對應的η張子圖像，方法為:以整張圖像的左上角坐標位置(0，O)為第一個矩陣區域的起始位置坐標點，以步驟4調整后圖像的寬度《2為步長，沿橫坐標方向對圖像依次進行劃分并提取。參見圖2，第η個感興趣區域(ROI)矩陣的起始位置坐標為:(w2*(n-l)，0)，其中，η為自然數，寬度為w2，高度為h。
[0019]步驟6、將每個子圖像中的每點像素值與閾值I進行比較判斷，小于閾值I的像素點為背景區域和玉米粒上的壞掉的部分，大于閾值I的像素點就是玉米粒上未壞掉的部分，并由此統計分割出玉米粒區域內壞掉部分對應像素的總像素點數。
[0020]閾值I是依據像素值即RGB值設置的，由于壞玉米粒的顏色與正常玉米粒的顏色不同，即所拍得的圖像中壞玉米粒上存在與好玉米粒的RGB值不同的像素點，所以本發明通過設置閾值判斷玉米粒的好壞。本實施例中，閾值I用RGB值中的R值進行判斷，取70。
[0021]步驟7、將所述總像素點數與閾值II進行比較，判斷該子圖像對應的玉米粒是否為壞玉米粒，并得到需要的統計信息。如果大于閾值II，則認為是壞的玉米粒，如果等于閾值II，可以認為玉米粒完好，閾值II可根據實際生產需要進行靈活調整。
[0022]步驟8、檢測設備的顯示模塊顯示識別后的子圖像，并標示出壞玉米粒的坐標位置信息。
[0023]步驟9、順序讀取采集到的第2張圖像，重復步驟4-步驟8，直至第m張圖像處理完畢，標示出壞玉米粒的坐標位置信息。
[0024]視覺是人類最重要的感知手段，圖像又是視覺的基礎。對圖像的識別技術成為了計算機視覺領域中的一項重要的技術，它是指圖形刺激作用于感覺器官，人們辨認出它是經驗過的某一圖形的過程，也叫圖像再認。在圖像識別中，既要有當時進入感官的信息，也要有記憶中存儲的信息；只有通過存儲的信息與當前的信息進行比較的加工過程，才能實現對圖像的再認。本發明利用圖像識別技術對玉米粒的像素值與預設閾值進行比較統計，達到區分玉米粒好壞的目的，不會受到人為環境制約，實現了壞玉米粒的自動篩選，很大程度地減少了工作量，具有實時、高效、無損傷等優點。
[0025]本發明不僅適用于飼料加工行業，而且還適用于種子行業以及糧食加工行業，具有廣闊的推廣應用前景。
【權利要求】
1.一種基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟1、將玉米粒放入η個尺寸相同且依次連接的方格中，每個方格中放I粒；通過與檢測設備連接的攝像頭對擺放在η個方格中的玉米粒進行整體圖像采集； 步驟2、重復m次步驟1，把采集到的m張圖像存儲到檢測設備的存儲模塊； 步驟3、通過檢測設備的圖像識別模塊，從存儲模塊中讀取采集到的第I張圖像； 步驟4、調整圖像的寬度為η的倍數； 步驟5、將調整后的圖像平均劃分為η個感興趣區域，并提取對應的η張子圖像； 步驟6、將每個子圖像中的每點像素值與閾值I進行比較，統計玉米粒區域內壞掉部分對應像素的總像素點數； 步驟7、將所述總像素點數與閾值II進行比較，判斷該子圖像對應的玉米粒是否為壞玉米粒，并得到需要的統計信息； 步驟8、檢測設備的顯示模塊顯示識別后的子圖像，并標示出壞玉米粒的位置信息；步驟9、順序讀取采集到的第2張圖像，重復步驟4-步驟8，直至第m張圖像處理完畢，標示出壞玉米粒的位置信息。
2.根據權利要求1所述的基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，其特征在于:步驟4中調整圖像的寬度為η的倍數的方法為:w2*n，其中，w2=[wl/n]+l，wl為原始圖像的寬度。
3.根據權利要求1所述的基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，其特征在于:步驟5中平均劃分感興趣區域并提取對應子圖像的方法為:以整張圖像的左上角坐標位置(O，O)為第一個矩陣區域的起始位置坐標點，以步驟4調整后圖像的寬度《2為步長，沿橫坐標方向對圖像依次進行劃分并提取。
4.根據權利要求3所述的基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，其特征在于:步驟5中每個感興趣區域矩陣起始坐標位置為:(w2*(n-l) ,0),其中，η為自然數。
5.根據權利要求1所述的基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，其特征在于:所述步驟6中的比較方法為:小于閾值I的像素點為背景區域和玉米粒上的壞掉的部分，大于閾值I的像素點就是玉米粒上未壞掉的部分。
6.根據權利要求1所述的基于圖像識別技術的壞玉米粒檢測方法，其特征在于:所述步驟7中的比較方法為:如果所述總像素點數大于閾值II，則認為是壞的玉米粒；如果所述總像素點數等于閾值II，則認為玉米粒完好。
【文檔編號】G06K9/46GK104484653SQ201410774658
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月16日 優先權日:2014年12月16日
【發明者】趙華東 申請人:鄭州大河智信科技股份公司