基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，该检测方法包括获取马铃薯图像信息和定标板图像信息；对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像；根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。本发明专利技术的有益效果在于：该检测方法能自动检测马铃薯的外部品质，能检测出马铃薯的外形大小，缺陷面积大小，检测效率快、准确度高。

Potato Quality Detection Method Based on Image Processing Technology

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法
本专利技术涉及一种马铃薯品质检测
，特别涉及一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法。
技术介绍
目前，随着生活水平的提高，人们对自身饮食健康的关注，由于马铃薯的价格适中，营养价值高，烹饪后口味独特，消费者对马铃薯的需求量大，马铃薯的大小无疑会影响消费者的购买欲望，同时，中国已启动马铃薯主粮化战略，把马铃薯加工成馒头、面条、米粉等主食食用，马铃薯将成为除稻米、小麦、玉米之外的另一主粮。为了适应马铃薯工业化，自动检测马铃薯大小成为研究的方向。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术要解决的技术问题在于提供一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，通过图像处理技术自动检测马铃薯外部品质，检测效率高、准确度高。本专利技术通过以下技术手段解决上述技术问题：本专利技术提供了一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，具体包括以下步骤：S1：获取马铃薯图像信息和定标板图像信息；S2：对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像；S3：根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。进一步，所述步骤S2包括：S21：将获取的马铃薯图像转换为灰度图像；S22：将所述灰度图像转换为二值化图像；S23：对所述二值化图像进行平滑滤波去除噪声；S24：将去除噪声的二值化图像采用Canny算子进行边缘提取，获取边缘轮廓图像。进一步，所述步骤S3的具体步骤包括：根据所述边缘轮廓图像计算马铃薯的投影面积像素，根据定标板图像计算定标板像素总数，将马铃薯投影面积像素、定标板像素总数和定标板实际大小的比例计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。本专利技术的有益效果：本专利技术的基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，能自动检测马铃薯的外部品质，能检测出马铃薯的外形大小，缺陷面积大小，检测效率快、准确度高。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步描述。图1为本专利技术的基于图像处理技术的马铃薯品质检测系统实施例的原理框图。图2为本专利技术的基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法实施例的工作流程图。图3为图2中步骤S2的具体工作流程图。具体实施方式以下将结合附图对本专利技术进行详细说明。如图1所示，示出了本专利技术的提供的一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测系统的实施例，包括图像获取单元、图像处理单元和图像识别单元，所述图像获取单元用于获取马铃薯图像和定标板图像，并将马铃薯图像和定标板图像传输到图像处理单元；所述图像处理单元用于将所述马铃薯图像进行灰度转换、二值化、去除噪声和边缘检测，获取马铃薯的边缘轮廓图像；所述图像识别单元用于根据所述边缘轮廓图像计算马铃薯的投影像素，根据定标板图像计算定标板像素总数，将马铃薯投影像素、定标板像素总数和定标板实际大小的比例计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。本专利技术的图像处理技术的马铃薯品质检测系统，通过图像获取单元获取待检测马铃薯图像和定标板图像，图像获取单元包括光源、CCD相机、镜头和图像采集卡。光源照射范围在CCD相机拍摄范围内，以正面场方式照射，光照均匀，不能产生阴影，防止镜面反射，再者要使马铃薯绝大部分的光反射到CCD相机中，这样获取的马铃薯图像清晰度高，提高图像的获取质量直接决定检测结果的好坏。为了提高检测马铃薯投影面积大小的准确性，采用已知尺寸的定标板作为参考目标，首先将待测马铃薯和定标板的拍在一张图像中，再进行分割，由于定标板的大小尺寸已知，根据定标板图像计算像素总数，再根据马铃薯图像的边缘轮廓图像计算马铃薯投影像素总数，根据公式就可以计算出马铃薯投影面积和缺陷面积。图像处理单元包括灰度转换单元，所述灰度转换单元用于将获取的马铃薯图像转换为灰度图像。图像处理单元还包括二值化转换单元，所述二值化转换单元用于将灰度图像转换为二值化图像。所述图像处理单元还包括噪声去除单元，所述噪声去除单元用于对二值化图像进行平滑滤波去除噪声。所述图像处理单元还包括边缘检测单元，所述边缘检测单元用于将去除噪声的二值化图像采用Canny算子进行边缘提取，获取边缘轮廓图像。采用中值滤波法对采集到的图像进行去噪处理，其优点是抑制噪声的同时不使边缘模糊，并克服线性滤波器所造成的图像细节模糊，它的原理是以某点为中心的小窗口内的所有像素的灰度按大小顺序排列，取中值作为该点的灰度值，以达到滤掉噪声的目的。Canny算子致力于寻找图像梯度局部最大值，采用双阈值方法，解决了噪声问题带来的斑纹现象。基于图像处理技术的马铃薯品质检测系统，通过图像获取单元采集马铃薯图像和定标板图像后，再对马铃薯图像进行处理，得到马铃薯的边缘轮廓图像，图像识别单元根据边缘轮廓图像计算马铃薯的投影像素总数R1，定标板像素总数R2和定标板实际大小C2计算马铃薯投影面积和缺陷面积大小C1，计算公式为C1＝(R1/R2)C2。本专利技术提供的基于图像处理技术的马铃薯品质检测系统，通过图像获取单元获取清晰度高的马铃薯图像，将马铃薯图像进行处理后得到边缘轮廓图像，根据边缘轮廓图像得到马铃薯投影像素总数，将投影像素总数结合定标板的像素总数和定标板的大小，根据公式计算出马铃薯投影面积和缺陷面积的大小。该检测系统能自动检测马铃薯的外部品质，能检测出马铃薯的外形大小，缺陷面积大小，检测效率快、准确度高。如图2、3所示，示出了本专利技术提供的一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法实施例的流程图，该检测方法适用于上述检测系统。该检测方法的包括以下步骤：S1：获取马铃薯图像信息和定标板图像信息。具体地，通过图像获取单元采集马铃薯图像信息和定标板图像信息。图像获取采集单元包括光源、CCD相机、镜头和图像采集卡。光源照射范围在CCD相机拍摄范围内，以正面场方式照射，光照均匀，不能产生阴影，防止镜面反射，再者要使马铃薯绝大部分的光反射到CCD相机中，这样获取的马铃薯图像清晰度高，提高图像的获取质量直接决定检测结果的好坏。为了提高检测马铃薯投影面积大小的准确性，采用已知尺寸的定标板作为参考目标，首先将待测马铃薯和定标板的拍在一张图像中，再进行分割，由于定标板的大小尺寸已知，根据定标板图像计算像素总数，再根据马铃薯图像的边缘轮廓图像计算马铃薯投影像素总数，根据公式就可以计算出马铃薯投影面积和缺陷面积。S2：对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像。得到马铃薯的边缘轮廓图像的具体方法如下：S21：将获取的马铃薯图像转换为灰度图像。S22：将所述灰度图像转换为二值化图像；二值化是一种简单的图像分割方法，对图像进行二值化处理，可以有效将灰度图像中的马铃薯与背景分割开来，将灰度图像变成一幅黑白图像。S23：对所述二值化图像进行平滑滤波去除噪声。采用中值滤波法对采集到的图像进行去噪处理，其优点是抑制噪声的同时不使边缘模糊，并克服线性滤波器所造成的图像细节模糊，它的原理是以某点为中心的小窗口内的所有像素的灰度按大小顺序排列，取中值作为该点的灰度值，以达到滤掉噪声的目的。S24：将去除噪声的二值化图像采用Canny算子进行边缘提取，获取边缘轮廓图像。S3：根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。具体地，根据所述边缘轮廓图像计算马铃薯的投影面积像素，根据定标板图像计算定标板像素总数，将马铃薯投影面积像素、定标板像素总数和定标板实际大小的比例计算出马铃薯的投影面积本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取马铃薯图像信息和定标板图像信息；S2：对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像；S3：根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取马铃薯图像信息和定标板图像信息；S2：对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像；S3：根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。2.如权利要求1所述的基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21：将获取的马铃薯图像转换为灰度图像；S22：将所述灰度图像转换为二...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹成加，
申请(专利权)人：邹成加，
类型：发明
国别省市：重庆,50