The present invention provides a screening device and image processing method based on the device of cocoon paper cocooning frame, including bench, table, grid cluster and CMOS camera. The CMOS camera is fixed on the work table through a bracket, the bottom of the camera is located in the CMOS box nest; the invention combines image processing technology for automatic counting and screening of Checker Cocooning cocoon, the use of CMOS camera, the captured image by binarization, segmentation algorithm and using the corrosion area of feature extraction, grid picture ball cocoon effective treatment, will be separated from the cocoon box nest, and then through the connected domain mark, the number of statistics and connected domain that cocoon number, each connected domain using target area descriptor for feature extraction based on connected domain to determine the area, to distinguish double cocoon, small the adverse effect of cocoon cocoon, count accurately and quickly.
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的方格蔟蚕茧筛选装置及方法(一)
本专利技术涉及一种基于图像处理的方格蔟蚕茧筛选装置及方法。(二)
技术介绍
方格蔟已经成为我国蚕业生产中广泛使用的蔟具,尤其以纸板方格蔟的使用量最大。随着方格蔟的大量使用,相继研发了多款方格蔟自动采茧设备,但这些设备的结构复杂,自动化程度不高,仍需要人工辅助操作,且无蚕茧分选功能,无法识别双宫茧、特小茧等不良茧。对方格蔟内的蚕茧进行采集的常用方式依然是传统的手工采茧,采完后再进行数量统计和不良茧的筛选,统计筛选的效率和精准率低下,多数、漏数、错选的情况时常发生。因此,需要开发出一种高效、高精确度的蚕茧采集装置及系统,使其可以对方格蔟内的蚕茧进行采集,并在采集过程中直接进行数量统计和筛选。而随着图像处理技术的快速发展,将图像处理技术与图像识别技术应用于蚕茧采集与统计领域,将对蚕茧采集、统计与筛选方式产生重大的影响。(三)
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提供了一种基于图像处理的方格蔟蚕茧筛选装置及方法。本专利技术利用CMOS摄像头采集到的图像进行处理分析,在采集过程中直接进行数量统计和筛选。一种基于图像处理的方格蔟蚕茧筛选装置,包括台架、工作台、方格簇、CMOS摄像头;台架用于支撑工作台;CMOS摄像头悬于方格簇正上方,能正对方格簇上的蚕茧拍照,使用CMOS摄像头能完整的采集到方格蔟上蚕茧的原始图像。本专利技术对采集到的原始图像进行处理,得到方格簇中蚕茧和不良蚕茧的数量。一种基于图像处理的方格蔟蚕茧筛选方法,步骤如下:1、使用CMOS摄像头对方格蔟蚕茧进行图像采集。2、设定阈值L0,对采集到的原始方格蔟 ...
【技术保护点】
一种基于图像处理的方格蔟蚕茧筛选方法,其特征在于步骤如下:1)使用CMOS摄像头对方格蔟蚕茧进行图像采集;2)设定阈值L
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的方格蔟蚕茧筛选方法,其特征在于步骤如下:1)使用CMOS摄像头对方格蔟蚕茧进行图像采集;2)设定阈值L0,对采集到的原始方格蔟蚕茧图像进行二值化处理,灰度值超过阈值L0的像素判定为目标区域,从而得到二值化图像;利用Otus法确定阈值L0,方法如下:2.1统计灰度图像总的像素数N,并找出最小灰度值Lmin和最大灰度值Lmax,则灰度图像的灰度范围为[Lmin,Lmax];假设阈值为T,T在[Lmin,Lmax]范围内,则灰度图像的像素灰度值被阈值T分为两部分C0和C1;C0由灰度值在[Lmin,T-1]范围内的像素组成,C1由灰度值在[T,Lmax]范围内的像素组成,则区域C0和C1的概率分别为:P1=1-P0;区域C0和C1的平均灰度分别为:灰度图像的平均灰度为:μ=P0μ0+P1μ1,C0和C1两个区域的总方差为:将T在[Lmin,Lmax]范围内以像素灰度值每次增加1的方式依次取值,使最大的T值便是最佳区域分割阈值L;2.2在阈值L上下各10个灰度值的范围内对阈值进行调节,得到使二值化图像分割效果最清楚的阈值L0,使用阈值L0对灰度图像进行二值化,大于阈值L0的像素点的像素灰度值为255,小于阈值L0的像素点的像素灰度值为0,这样就得到了二值化后的图片;3)对二值化图片进行腐蚀分割、形态学运算,选择灰度值为255的点所组成的连通域即蚕茧图像作为目标区域,具体方法如下:3.1对二值化图片进行8×8的正方形结构元素腐蚀,腐蚀1到2次将方格蔟与蚕茧粘连部分分开;3.2对腐蚀后二值化图像像素值为255的像素点标记为若干个连通域,并把这些连通域作为目标连通域;3.3确定被标记的目标连通域的主轴,然后计算能够将连通域完全包含的形状特征的主轴方向上的最小长度m和与之垂直方向上的最小宽度n,则长度为m、宽度为n连通区域外接矩形就是该连通域的最小外接矩形;3.4统计所有被标记的目标连通域的最小外接矩形的长和宽,根据图像中的蚕茧大小设置长和宽的范围,遍历所有被标记的目标连通域,寻找满足蚕茧长和宽的连通域,即为表示蚕茧连通域;统计目标区域的个数,即为方格蔟中蚕茧的个数;4)求出每个目标区域所包含像素的数量,并将其作为该区域的面积特征;5)通过对区域面积的判断,筛选出双宫茧或特小茧:如果目标物体区域的面积s满足s1>s>s2,则将当前目标区域看作单个正常蚕茧区域;如果目标物体区域的面积s满足s≥s1,则将当前目标区域看作不良茧中的双宫茧区域;如...
【专利技术属性】
技术研发人员:闫银发,许荣浩,闫筱,李法德,宋占华,李玉道,韩守强,宋华鲁,
申请(专利权)人:山东农业大学,
类型:发明
国别省市:山东,37
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