【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉
，尤其涉及一种在线识别裂颖稻种的双面分析方法。
技术介绍
杂交水稻稻种中常存在内外颖不完全闭合的裂颖缺陷，造成稻种的活力和发芽率降低，而现有风选处理手段无法自动分选。利用机器视觉技术检测种子质量的研究，包括专利CN200710067204.7、CN201110122572.3、CN200410078033.4、CN200910148225.0、CN201010237646.3等，均采用单面检测或非同步采集双面图像，而稻种姿态无法固定，裂颖可能呈现在不同面，已有技术无法实现同步采集同一稻种的双面图像进行裂颖稻种在线双面分析。
技术实现思路
为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供了一种在线识别裂颖稻种的双面分析方法。本专利技术采用的技术方案是：1)利用黑白工业相机同步采集运动稻种的正面和背面图像；2)利用图像处理算法分别对正面图像和背面图像依次进行图像处理和裂颖特征提取；3)通过对正面图像和背面图像中...
【技术保护点】
一种在线识别裂颖稻种的双面分析方法，其特征在于包括以下步骤：1)利用黑白工业相机同步采集运动稻种的正面和背面图像；2)利用图像处理算法分别对正面图像和背面图像依次进行图像处理和裂颖特征提取；3)通过对正面图像和背面图像中的特征进行检测识别，最后综合双面图像的分析结果进行筛选剔除，获得裂颖稻种的检测结果。
【技术特征摘要】
1.一种在线识别裂颖稻种的双面分析方法，其特征在于包括以下步骤：
1)利用黑白工业相机同步采集运动稻种的正面和背面图像；
2)利用图像处理算法分别对正面图像和背面图像依次进行图像处理和裂颖特征提取；
3)通过对正面图像和背面图像中的特征进行检测识别，最后综合双面图像的分析结果进行筛选剔除，获得裂颖稻种的检测结果。
2.根据权利要求1所述的在线识别裂颖稻种的双面分析方法，其特征在于：所述步骤3)具体是：对正面图像和背面图像分别进行霍夫直线检测，结合线的数量判定是裂颖稻种还是正常稻种：如果线的数量小于或者等于1，则为正常稻种；如果线的数量等于2，则再将两条直线中点的y坐标之差在偏差阈值内，则为是正常稻种；如果线的数量大于或者等于3，则为裂颖稻种；
双面图像均检测后，正面图像和背面图像的检测结果相同，则保留其检测结果；正面图像和背面图像的检测结果不同，则认为该稻种为裂颖稻种。
3.根据权利要求1所述的在线识别裂颖稻种的双面分析方法，其特征在于：所述的图像处理是包括去除图像背景，再通过旋转和平移将运动稻种置于图像中心。
4.根据权利要求1所述的...
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