基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法技术

本发明专利技术公开了基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，属于食品尺寸测量领域。本发明专利技术包括以下步骤：S1、图像采集；S2、图像预处理，获得只包含有目标特征信息的二值化图像；S3：目标轮廓提取：利用边缘检测算法提取所有开口壳果图像轮廓；S4：直线检测：利用投影检测算法搜索所有开口壳果的开口目标边缘点；S5：图像分析：计算开口壳果的表面积、开口面积；S6：结果分析：判断该开口壳果是否满足开口要求。本发明专利技术克服现有技术中坚果开口检测采用人工检测不便的问题，利用图像处理方法通过对坚果开口图像进行采集和预处理，利用直线检测算法获取开口尺寸信息，实现对坚果开口尺寸的精确高效测量。量。量。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法


[0001]本专利技术涉及食品尺寸测量
，更具体地说，涉及基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法。

技术介绍

[0002]夏威夷果(澳洲坚果)，属坚果类，原产于澳洲，随后引进中国云南、四川、贵州等地并大力推广种植。夏威夷果富含钙、磷、铁、维生素B1、氨基酸等，具有调脂益智作用，因此素有“干果皇后”、“世界坚果之王”的美称。近些年来，随着人们追求健康生活的心理愈发强烈，夏威夷果产量及销量日益增长，与夏威夷果相关产业的应用前景越来越广阔。
[0003]夏威夷开口壳果加工工艺流程中有道不可或缺的工序—开口，开口工序的目的一方面便于调味剂渗入夏威夷果壳内部，另一方面便于消费者后期食用。如果开口尺寸过大则易导致内部果仁氧化，品质下降，开口尺寸过小则将导致调味剂不易入味，口感下降，且造成后期食用不便，所以开口尺寸将直接决定夏威夷果的品质及质量。基于以上原因，针对夏威夷果开口尺寸的检测分类就显得尤为重要。同样地，对于同类型的其他开口类坚果而言，开口尺寸的检测问题同样不容忽视。
[0004]目前针对夏威夷果开口尺寸的检测分类还是采用传统的肉眼检测方法即人工检测法，基本是工人坐在生产流水线末端，目测夏威夷果开口尺寸，并根据经验判断开口尺寸是否符合要求，这种目测判断过程极易受个人主观条件和熟练度影响，难以满足高精度、高效率、稳定性要求。
[0005]经检索，中国专利申请号：2019111282875，专利技术创造名称为：坚果开口破壳机用定位测量机构，该申请案包括扫描机构和驱动机构，通过驱动机构带动扫描机构往复运动；用移动式扫描测量结构，可以实现对一个工位的多点进行测量，从而实现对被测果实的立体建模，提高测量的精度。又如中国专利申请号：2017205725196，专利技术创造名称为：用于杏核开口机的位置检测装置，该申请案包括分设于待加工杏核开口工位两侧的光纤传感器和光纤信号接收器，在待加工杏核开口工位的其中一侧设有用于安装光纤传感器的连接结构，光纤信号接收器通过胶粘固定在待加工杏核开口工位的另一侧，光纤传感器和光纤信号接收器均与杏核开口机的控制系统线路连接。该申请案能够解决现有不规则类的坚果在加工过程感知位置不准确的问题，适合于批量连续生产的用于杏核开口机的位置检测装置。但以上均无法适用于对坚果开口尺寸的直接检测和判别，仍有进一步调整的空间。

技术实现思路

[0006]1.专利技术要解决的技术问题
[0007]本专利技术的目的在于克服现有技术中坚果开口检测采用人工检测不便的问题，拟提供基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，利用图像处理方法通过对坚果开口图像进行采集和预处理，然后利用边缘检测算法获取整个坚果轮廓半径，利用直线检测算法获取开口尺寸信息，计算开口所占整个坚果表面面积，实现对坚果开口尺寸的精确高效测量。
[0008]2.技术方案
[0009]为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：
[0010]本专利技术的基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，包括以下步骤：
[0011]S1、图像采集：CCD相机在一个采样周期内连续采集多张开口壳果的图像；
[0012]S2、图像预处理：对采集的所有开口壳果的图像预处理，获得只包含有目标特征信息的二值化图像；
[0013]S3：目标轮廓提取：利用边缘检测算法提取所有开口壳果图像轮廓，提取轮廓特征；
[0014]S4：直线检测：利用投影检测算法搜索所有开口壳果的开口目标边缘点，提取开口长度和宽度信息；
[0015]S5：图像分析：根据获取的像轮廓半径、开口的长度及开口的宽度信息计算开口壳果的表面积、开口面积；
[0016]S6：结果分析：根据计算所得开口壳果的表面积、开口面积判断该开口壳果是否满足开口要求。
[0017]更进一步地，S2中，图像预处理过程包括以下步骤：
[0018]S21：图像区域分割：通过ROI构造器构造原始图像的子图像，即目标区域图像；
[0019]S22：图像分割：采用图像阈值分割算法，将目标图像从背景图像中分离出来，获得只包含有开口壳果特征信息的二值化图像；
[0020]S23：形态处理：采用中值滤波算法，对所得二值化图像进行滤波去噪。
[0021]更进一步地，S5中图像分析过程包括：
[0022]S51：计算开口壳果表面积的过程如下：
[0023]S
总
＝4
·
π
·
r
m2
，
[0024]其中r
m
为连续采集的n张开口壳果的平均半径，S
总
为连续采集的n张开口壳果的平均表面积；
[0025]S52：计算开口壳果的开口面积过程如下：
[0026]设n张图像构成开口面积向量S
开
＝[S
开1
,S
开2
,
…
S
开n
]，开口宽度向量b
开
＝[b1,b2,
…
b
n
]，开口长度向量a
开
＝[a1,a2,
…
a
n
]；则S
开
＝l
弧
·
b
开
，其中l
弧
表示开口所对应的弧长，a
开
为开口长度，b
开
为开口宽度。
[0027]更进一步地，步骤S6中具体过程如下：
[0028]S61：将开口壳果开口面积向量S
开
的分向量S
开
＝[S
开1
,S
开2
,
…
S
开n
]值进行比较，将最大值S
开max
作为最终的开口壳果开口面积值；
[0029]S62：若设开口面积与整个开口壳果表面积比值则当则当则开口尺寸满足质量要求，否则不满足质量要求，其中μ
min
、μ
max
为预设的最小和最大比值，a
min
、a
max
为预设的最小和最大开口长度，b
min
、b
max
为预设
的最小和最大开口宽度。
[0030]3.有益效果
[0031]采用本专利技术提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
[0032](1)本专利技术的基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，采用机器视觉技术为研发平台，利用图像处理方法检测坚果开口尺寸，可以实时获得开口尺寸信息，并通过计算比较判断开口尺寸是否符合质量要求，实现对坚果开口尺寸的精确高效测量。
[0033](2)本专利技术的基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，采用图像处理方法来代替由质检人员肉眼检测开口尺寸存在的受个人主观因素和熟练程度因素影响的问题，可以减轻质检人员筛选负担，有着广阔的应用潜力本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、图像采集：CCD相机在一个采样周期内连续采集多张开口壳果的图像；S2、图像预处理：对采集的所有开口壳果的图像预处理，获得只包含有目标特征信息的二值化图像；S3：目标轮廓提取：利用边缘检测算法提取所有开口壳果图像轮廓，提取轮廓特征；S4：直线检测：利用投影检测算法搜索所有开口壳果的开口目标边缘点，提取开口长度和宽度信息；S5：图像分析：根据获取的像轮廓半径、开口的长度及开口的宽度信息计算开口壳果的表面积、开口面积；S6：结果分析：根据计算所得开口壳果的表面积、开口面积判断该开口壳果是否满足开口要求。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，其特征在于：S2中，图像预处理过程包括以下步骤：S21：图像区域分割：通过ROI构造器构造原始图像的子图像，即目标区域图像；S22：图像分割：采用图像阈值分割算法，将目标图像从背景图像中分离出来，获得只包含有开口壳果特征信息的二值化图像；S23：形态处理：采用中值滤波算法，对所得二值化图像进行滤波去噪。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的坚果开口尺寸检测方法，其特征在于：S5中图像分析过程包括：S51：计算开口壳果表面积的过程如下：其中r
m
为连续采集的n张开口壳果的平均半径，S
总
为连续采集的n张开口壳果的平均表面积；S52：计算开口壳果的开口面积过程如下：设n张图像构成开口面积向量S
开
＝[S
开1
,S
开2
,
…
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭家伟，孙洒，韩飞坡，史淑芬，王静静，汪海燕，
申请(专利权)人：马鞍山学院，
类型：发明
国别省市：