一种毒蘑菇识别分类与检测装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种毒蘑菇分类与检测装置及方法，装置分为物理检测箱和化学检测箱；所述物理检测箱内有摄像头、气体传感器和日光灯泡；所述化学检测箱内有一搅拌器。方法通过建立蘑菇分类器和毒素分类器；获取待测蘑菇图片，提取图像的颜色特征和纹理特征，得出待测蘑菇的分类结果；根据蘑菇的气味特征分析得到待测蘑菇的物理性质；(4)以图片的形式记录蘑菇样本与化学试剂的显色反应；提取图片特定位置的颜色特征，得到待测蘑菇的化学性质；最后显示蘑菇分类结果以及检验得到的物理性质和化学性质。本发明专利技术装置不仅方便携带，还能准确检测毒蘑菇的物理性质和化学性质，其方法能对毒蘑菇进行快速、简单、准确的识别与分类，快速得到毒蘑菇的检测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种毒蘑菇识别分类与检测装置及方法
本专利技术涉及植物分类检测
，尤其涉及一种毒蘑菇分类与检测装置及方法。
技术介绍
毒蘑菇亦称毒覃、毒菌等，是指大型真菌的子实体食用后对人或畜禽产生中毒反应的物种。据统计全世界毒蘑菇大1000多种，我国也有多达500种毒蘑菇。这其中约421中含毒素较少或经过处理之后可以食用，强毒性可致死的有30余种，极毒性的至少16种。目前，识别和分类毒蘑菇的主要方法有：民间基础的形态识别法、化学分析法、动物实验法和真菌分类学鉴定法等。但这些方法都有局限性，在实际的应用中常常出现准确率不高、检测效率低下等问题。
技术实现思路
针对传统方法的不足，本专利技术设计了一种毒蘑菇分类与检测装置及方法，可以对多种毒蘑菇进行识别分类。本专利技术解决技术问题所采用方案是：一种毒蘑菇检测装置，其特征在于：分为上下两层，上层为物理检测箱，下层为化学检测箱；所述物理检测箱为不透明金属罩，内部顶上安装一摄像头，内部两侧对称分布着气体传感器和日光灯泡；所述物理检测箱外设有迷你电脑和小型显示器；所述小型显示器、摄像头和气味传感器通过有线连接与迷你电脑相连，迷你电脑对摄像头获取的图片进行处理，并将处理结果在小型显示器上；所述化学检测箱用于检测待测蘑菇的化学性质，主要分为反应舱和搅拌舱，所述搅拌舱位于反应舱的正中心，内设有一搅拌器，所述搅拌舱舱体上设有与反应舱相通的小孔；所述化学检测箱的底部设有为搅拌器和其他装置提供驱动的电池模块。本专利技术的另一目的是提供一种毒蘑菇分类与检测方法，其特征在于包括以下操作步骤：（1）利用神经网络算法建立蘑菇分类器和毒素分类器；(2)找到待检测蘑菇的生长位置，然后用物理检测箱将待测蘑菇遮盖住；再用摄像头获取待测蘑菇图片，再对获取待测蘑菇图片进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化等预处理，再提取图像的颜色特征和纹理特征，并将这两种特征值输入到事先准备好的蘑菇分类器，得出待测蘑菇的分类结果；(3)采取蘑菇的气味特征，根据蘑菇的气味特征分析得到待测蘑菇的物理性质；(4)再截取部分蘑菇样本，放入搅拌舱中，用搅拌器将其搅拌成汁；然后汁液通过小孔流进四周的反应舱中，与事先准备好的化学试剂进行显色反应；摄像头以图片的形式记录显色反应结果，再对图片进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化等预处理，再提取图片特定位置的颜色特征，并输入到事先准备好的毒素分类器，分析得到待测蘑菇的化学性质；(5)最后将蘑菇分类结果以及检验得到的物理性质和化学性质在显示器上反映出来。本专利技术建立蘑菇分类器具体过程为：收集大量不同种类的蘑菇图片；对上述蘑菇图片依次进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化紧缩重排等预处理，获得图像的颜色特征、纹理特征等；通过神经网络学习各种蘑菇的分类规则；然后对所得结果进行误差检测，进一步改进神经网络学习蘑菇的分类规则；重复以上步骤，最后得到一个蘑菇分类器；建立毒素分类器具体过程为：收集大量的各种蘑菇与化学试剂的显色反应结果图片；对上述显色反应结果图片进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化等预处理，再在图片中提取显色反应颜色结果，即提取图片中特定位置的颜色特征；通过神经网络学习每一种蘑菇与不同试剂发生反应的结果图片；然后对所得结果进行误差检测，进一步改进识别显色反应的规则；重复上述步骤，得到一个毒素分类器。采用以上专利技术型与现有技术相比，本专利技术装置不仅方便携带，还能准确检测毒蘑菇的物理性质和化学性质，其方法能对毒蘑菇进行快速、简单、准确的识别与分类，快速得到毒蘑菇的检测结果。附图说明图1是本专利技术的结构示意图；图2是本专利技术化学检测箱的俯视图；图1，图2中，1是气味传感器，2是日光灯泡，3是摄像头，4是小型显示器，5是电机电池模块，6是反应舱，7是搅拌舱，8是搅拌器，9是小孔，10是迷你电脑。具体实施方案下面结合附图对本专利技术进行详细说明，但是本专利技术不仅限于以下具体实施方式。从图1可知，本专利技术为一种毒蘑菇分类与检测装置，分为上下两层，上层为物理检测箱，下层为化学检测箱；所述物理检测箱为不透明金属罩，内部顶上安装一摄像头，内部两侧对称分布着气体传感器和日光灯泡；所述物理检测箱外设有迷你电脑和小型显示器；所述小型显示器、摄像头和气味传感器通过有线连接与迷你电脑相连，迷你电脑对摄像头获取的图片进行处理，并将处理结果在小型显示器上；所述化学检测箱用于检测待测蘑菇的化学性质，主要分为反应舱和搅拌舱，所述搅拌舱位于反应舱的正中心，内设有一搅拌器，所述搅拌舱舱体上设有与反应舱相通的小孔；所述化学检测箱的底部设有为搅拌器和其他装置提供驱动的电池模块。下面以白毒鹅膏菌为例，本专利技术方法包括以下步骤：（1）利用神经网络算法得到蘑菇分类器：收集大量不同种类的蘑菇图片；对上述蘑菇图片依次进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化紧缩重排等预处理，获得图像的颜色特征、纹理特征等；通过神经网络学习各种蘑菇的分类规则；然后对所得结果进行误差检测，进一步改进神经网络学习蘑菇的分类规则；重复以上步骤，最后得到一个蘑菇分类器；利用神经网络算法得到毒素分类器：收集大量的各种蘑菇与化学试剂的显色反应结果图片；对上述显色反应结果图片进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化等预处理，再在图片中提取显色反应颜色结果，即提取图片中特定位置的颜色特征；通过神经网络学习每一种蘑菇与不同试剂发生反应的结果图片；然后对所得结果进行误差检测，进一步改进识别显色反应的规则；重复上述步骤，得到一个毒素分类器；(2)找到待检测蘑菇的生长位置，然后用物理检测箱将待测蘑菇遮盖住；再用摄像头获取待测蘑菇图片，并将图像传输给迷你电脑；迷你电脑对图片进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化等预处理，再提取图像的颜色特征和纹理特征，并将这两种特征值输入到事先准备好的蘑菇分类器，得出待测蘑菇的分类结果；(3)采取蘑菇的气味特征，将所得信号数据传输给迷你电脑，通过迷你电脑分析得到待测蘑菇的物理性质；(4)再截取部分蘑菇样本，放入搅拌舱中，用搅拌器将其搅拌成汁；然后汁液通过小孔流进四周的反应舱中，与事先准备好的化学试剂进行显色反应；摄像头以图片的形式记录显色反应结果，并将图片传输给迷你电脑；迷你电脑对图片进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化等预处理，再提取图片特定位置的颜色特征，并输入到事先准备好的毒素分类器，分析得到待测蘑菇的化学性质；(5)最后小型显示器将蘑菇分类结果以及检验得到的物理性质和化学性质反映出来。本专利技术所述的实例仅仅是对本专利技术的优选实施方式进行的描述，并非对本专利技术构思和范围进行限定，在不脱离本专利技术设计思想的前提下，本领域中工程技术人员对本专利技术的技术方案作出的各种变型和改进，均应落入本专利技术的保护范围，本专利技术请求保护的
技术实现思路
，已经全部记载在权利要求书中。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种毒蘑菇分类与检测装置，其特征在于：分为上下两层，上层为物理检测箱，下层为化学检测箱；所述物理检测箱为不透明金属罩，内部顶上安装一摄像头，内部两侧对称分布着气体传感器和日光灯泡；所述物理检测箱外设有迷你电脑和小型显示器；所述小型显示器、摄像头和气味传感器通过有线连接与迷你电脑相连，迷你电脑对摄像头获取的图片进行处理，并将处理结果在小型显示器上；所述化学检测箱用于检测待测蘑菇的化学性质，主要分为反应舱和搅拌舱，所述搅拌舱位于反应舱的正中心，内设有一搅拌器，所述搅拌舱舱体上设有与反应舱相通的小孔；所述化学检测箱的底部设有为搅拌器和其他装置提供驱动的电池模块。

【技术特征摘要】
1.一种毒蘑菇分类与检测装置，其特征在于：分为上下两层，上层为物理检测箱，下层为化学检测箱；所述物理检测箱为不透明金属罩，内部顶上安装一摄像头，内部两侧对称分布着气体传感器和日光灯泡；所述物理检测箱外设有迷你电脑和小型显示器；所述小型显示器、摄像头和气味传感器通过有线连接与迷你电脑相连，迷你电脑对摄像头获取的图片进行处理，并将处理结果在小型显示器上；所述化学检测箱用于检测待测蘑菇的化学性质，主要分为反应舱和搅拌舱，所述搅拌舱位于反应舱的正中心，内设有一搅拌器，所述搅拌舱舱体上设有与反应舱相通的小孔；所述化学检测箱的底部设有为搅拌器和其他装置提供驱动的电池模块。2.一种毒蘑菇分类与检测方法，其特征在于包括以下操作步骤：（1）利用神经网络算法建立蘑菇分类器和毒素分类器；(2)找到待检测蘑菇的生长位置，然后用物理检测箱将待测蘑菇遮盖住；再用摄像头获取待测蘑菇图片，再对获取待测蘑菇图片进行灰度化、二值化、梯度锐化、去噪、字符分割、归一化等预处理，再提取图像的颜色特征和纹理特征，并将这两种特征值输入到事先准备好的蘑菇分类器，得出待测蘑菇的分类结果；(3)采取蘑菇的气味特征，根据蘑菇的气味特征分析得到待测蘑菇的物理性质；(4)再截取部分蘑菇样本，放入搅拌舱中，用搅拌器将其搅拌成汁...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂兵，张晓飞，张国云，
申请(专利权)人：湖南理工学院，
类型：发明
国别省市：湖南,43