大米粘连米检测分割方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种通过使用计算机视觉的方式检测出大米图像中粘连在一起的米粒，并将其分割开来的大米粘连米检测分割方法、装置及系统。大米粘连米检测分割方法包括米粒图像获取，得到米粒RGB图像；图像预处理，将获取到的RGB图像进行处理得到背景为白色，米粒轮廓线为黑色的二值黑白图像；粘连米检测，在获得的二值黑白图像上检测各米粒的轮廓线，确定轮廓线上的边界点，根据边界点处的曲率方向判断是否是粘连米，若是，确定粘连米的分割点组合。粘连米分割，根据粘连米的分割点组合对粘连米进行分割。

【技术实现步骤摘要】
大米粘连米检测分割方法、装置及系统
本专利技术涉及大米检测
，且特别涉及一种大米粘连米检测分割方法、装置及系统。
技术介绍
我国是世界上最大的稻米生产国。水稻种植面积约占世界种植总面积的22.8％，总产量占世界总产量的35％。稻米产业在我国具有举足轻重的战略地位。稻米品质质量检测已经成为制约我国大米生产、销售和出口的瓶颈。为促进粮食结构调整、粮食流通体制改革和提高我国粮食国际竞争力，1986年，我国颁发了稻米国家标准—GB1350-1986；1999年，国家质量技术监督局发布了最新修订的稻米国家标准—GB1350-1999，并新制定了优质稻米的国家标准—GB/T17891-1999。这些标准较大地提高了技术指标，明确地规定了大米质量的标准，拉开了大米品种质量档次。大米的外观是大米品质的一项十分重要的指标，也是影响大米市场价格的重要因素。目前常规检验主要通过分级人员肉眼观测进行。这种方法虽然简单并且成本低。但其主观性较大，效率较低，可重复性较差，且劳动强度很大。因此借助计算机视觉技术对大米品质进行检测受到了越来越多的关注。首先通过图像采集系统获得检测大米的高清晰度图像，然后结合计算机图像处理技术与色度学理论进行分析及计算来获得碎米率，大米的垩白度和黄米粒率等性能指标，可以极大地提高检测质量。而在通过数字图像检测大米的碎米率，垩白米度，黄米率等指标时，采集的数字图像需要先经过一些预处理技术，包括图像滤波，二值图像，检测大米的轮廓线，计算大米的个数等。目前已经提出的很多检测算法中都是对大米的摆放位置有一定的约束条件的，即不能互相接触。不然在做检测时会将粘连的大米认定为是一粒米，因此造成检测错误。事实上在实际检测中，尤其是在线检测中，无法做到被检测的大米一定能摆放到互不接触的位置，总是或多或少地会有粘连的米粒出现，因此如何正确获得粘连的米粒信息并将其正确分割就是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术为了克服现有大米检测方法及设备将粘连米认定为一粒米从而严重影响检测结果的问题，提供一种大米粘连米检测分割方法、装置及系统。依据本专利技术的一个方面，本专利技术提供一种通过使用计算机视觉的方式检测出大米图像中粘连在一起的米粒，并将其分割开来的大米粘连米检测分割方法，包括：米粒图像获取，得到米粒RGB图像；图像预处理，将获取到的RGB图像进行处理得到背景为白色，米粒轮廓线为黑色的二值黑白图像；粘连米检测，在获得的二值黑白图像上检测各米粒的轮廓线，确定轮廓线上的边界点，根据边界点处的曲率方向判断是否是粘连米，若是，确定粘连米的分割点组合。粘连米分割，根据粘连米的分割点组合对粘连米进行分割。于本专利技术一实施例中，图像预处理包括：将获取到的RGB图像转换成灰度图像；滤波去除噪声；采用类间最大方差法计算自适应分割阈值；按照计算出的阈值将灰度图像变换成米粒为白色，背景为黑色的二值黑白图像。于本专利技术一实施例中，粘连米检测包括：将米粒轮廓线中的曲率方向定义为0～7八个方向，且定义方向前后22.5度夹角范围内的曲率方向都归类到该方向上；检测米粒轮廓中由于米粒弯曲形成的轮廓线，根据轮廓线的走向，将弯曲部分中最中央的位置作为边界点，然后再确定边界点处的曲率方向，并将曲率方向按定义的八个方向进行归类；逐次检测米粒的轮廓线，判断是否有指向米粒外部的曲率方向及对应的边界点；若是，认定有米粒粘连；获得所有指向米粒外部的曲率方向及边界点，再确定两两之间曲率方向夹角大于等于135度且直线距离最短的两个边界点，形成至少一组以上的粘连米粒分割点组合。于本专利技术一实施例中，粘连米分割包括：确定出分割点组合中每个边界点的前第三个及后第三个轮廓像素点；判断这四个轮廓像素点的位置，将四个轮廓像素点连接成两条不相交的直线；将米粒轮廓二值黑白图像上分割点组合中各边界点及其前后第一轮廓像素点和第二像轮廓像素点删除掉。根据本专利技术的另一方面，本专利技术还提供一种大米粘连米检测分割装置，包括米粒图像获取单元、图像预处理单元、粘连米检测单元以及粘连米分割单元。米粒图像获取单元得到米粒RGB图像。图像预处理单元将获取到的RGB图像进行处理得到背景为白色，米粒轮廓线为黑色的二值黑白图像。粘连米检测单元在获得的二值黑白图像上检测各米粒的轮廓线，确定轮廓线上的边界点，根据边界点处的曲率方向判断是否是粘连米，若是，确定粘连米的分割点组合。粘连米分割单元根据粘连米的分割点组合对粘连米进行分割。于本专利技术一实施例中，米粒图像获取单元包括摄像头和光源。于本专利技术一实施例中，摄像头为24位真彩色高清数字摄像头，分辨率大于1024*768，光源为环形光源。此外，根据本专利技术的又一个方面，本专利技术还提供一种大米粘连米检测分割系统，包括本体、米粒放置装置、以上大米粘连米检测分割装置、显示装置以及供电装置。米粒放置装置抽屉式设置于本体。大米粘连米检测分割装置设置于本体。显示装置设置于本体表面，且电性连接大米粘连米检测分割装置，实时显示粘连米的检测情况以及分割图像。供电装置电性连接大米粘连米检测分割装置和显示装置。于本专利技术一实施例中，大米粘连米检测分割系统中，米粒图像获取单元设置于本体的顶部，图像预处理单元、粘连米检测单元以及粘连米分割单元集成在位于本体底部的主板上。根据本专利技术的大米粘连米检测分割方法、装置以及系统，通过检测预处理后的二值黑白图像上米粒的轮廓线，并在该轮廓线上确定边界点。通过判断边界点处的曲率方向来判断是否存在粘连米。一旦发现存在粘连米，则根据粘连米的分割点组合进行粘连米分割。本专利技术采用计算机视觉的方式来检测大量米粒中的粘连米，并对其进行分割以满足后续的大米质量检测，不仅大大提高了大米质量检测的检测精度，同时也减少了大米质量检测的人工成本。此外，在本专利技术中，采用高清数字摄像头来实现米粒图像的获取，其采集的是数字图像，便于后续的分割。同时在图像采集时采用环形光源提供光照，使得采集到的数字图像信息准确不失真。为让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合附图，作详细说明如下。附图说明图1所示为本专利技术一实施例提供的大米粘连米检测分割方法的流程图。图1a所示为图1中图像预处理的流程图。图1b所示为图1中粘连米检测的流程图。图1c所示为图1中粘连米分割的流程图。图2所示为本专利技术一实施例提供的大米粘连米检测分割装置的原理框图。图3所示为本专利技术一实施例提供的大米粘连米检测分割系统的结构示意图。图4所示为本专利技术定义的曲率方向示意图。图5所示为本专利技术中曲率方向为0的归类示意图。图6所示为本专利技术中曲率方向为2的归类示意图。图7所示为非粘连米粒的边界点处的曲率方向示意图。图8所示为另一非粘连米粒的边界点处的曲率方向示意图。图9所示为其中一种两颗粘连米粒轮廓线及边界点处的曲率方向示意图。图10所示为图9经分割后的米粒轮廓线示意图。图11所示为另一种两颗粘连米粒轮廓线及边界点处的曲率方向示意图。图12所示为图11经分割后的米粒轮廓线示意图。图13所示为其中一种三颗粘连米粒轮廓线及边界点处的曲率方向示意图。图14所示为图13经分割后的米粒轮廓线示意图。图15所示为另一种三颗粘连米粒轮廓线及边界点处的曲率方向示意图。图16所示为图15经分割后的米粒轮廓线示意图。图17所示为四颗粘连米粒轮廓线及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大米粘连米检测分割方法，其特征在于，通过使用计算机视觉的方式检测出大米图像中粘连在一起的米粒，并将其分割开来，包括：米粒图像获取，得到米粒RGB图像；图像预处理，将获取到的RGB图像进行处理得到背景为白色，米粒轮廓线为黑色的二值黑白图像；粘连米检测，在获得的二值黑白图像上检测各米粒的轮廓线，确定轮廓线上的边界点，根据边界点处的曲率方向判断是否是粘连米，若是，确定粘连米的分割点组合；粘连米分割，根据粘连米的分割点组合对粘连米进行分割。

【技术特征摘要】
1.一种大米粘连米检测分割方法，其特征在于，通过使用计算机视觉的方式检测出大米图像中粘连在一起的米粒，并将其分割开来，包括：米粒图像获取，得到米粒RGB图像；图像预处理，将获取到的RGB图像进行处理得到背景为白色，米粒轮廓线为黑色的二值黑白图像；粘连米检测，在获得的二值黑白图像上检测各米粒的轮廓线，确定轮廓线上的边界点，根据边界点处的曲率方向判断是否是粘连米，若是，确定粘连米的分割点组合；粘连米分割，根据粘连米的分割点组合对粘连米进行分割；其中，粘连米检测方法包括：将米粒轮廓线中的曲率方向定义为0-7八个方向，且定义所述方向前后22.5度夹角范围内的曲率方向都归类到该方向上；检测米粒轮廓中由于米粒弯曲形成的轮廓线，根据轮廓线的走向，将弯曲部分中最中央的位置作为边界点，然后再确定边界点处的曲率方向，并将所述曲率方向按定义的八个方向进行归类；逐次检测米粒的轮廓线，判断是否有指向米粒外部的曲率方向及对应的边界点；若是，认定有米粒粘连；获得所有指向米粒外部的曲率方向及边界点，再确定两两之间曲率方向夹角大于等于135度且直线距离最短的两个边界点，形成至少一组以上的粘连米粒分割点组合。2.根据权利要求1所述的大米粘连米检测分割方法，其特征在于，所述图像预处理包括：将获取到的RGB图像转换成灰度图像；滤波去除噪声；采用类间最大方差法计算自适应分割阈值；按照计算出的阈值将灰度图像变换成米粒为白色，背景为黑色的二值黑白图像。3.根据权利要求1所述的大米粘连米检测分割方法，其特征在于，所述粘连米分割包括：确定出分割点组合中每个边界点的前第三个及后第三个轮廓像素点；判断这四个轮廓像素点的位置，将四个轮廓像素点连接成两条不相交的直线；将米粒轮廓二值黑白图像上分割点组合中各边界点及其前后第一轮廓像素点和第二像轮廓像素点删除掉。4.一种大米粘连米检测分割装置，其特征在于，包括：米粒图像获取单元，得到米粒RGB图像；图像预处理单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王粤，李同强，汪健，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33