一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法及系统，涉及人工智能领域，通过图像处理得到水果的外形特征并对水果酸甜度进行分类，有效提高分类效率的同时能够避免人工操作的误差。主要包括：获取待分类水果的预设视角图像；对预设视角图像进行图像分割得到水果分割图像；利用水果分割图获得水果的连通域，并对水果的连通域建立平面直角坐标系；根据连通域中边缘的像素到平面直角坐标系原点的距离获得距离曲线；获得距离曲线的陡峭度；根据陡峭度获得水果的分类指标；利用水果的分类指标实现对水果酸甜度的分类。本发明专利技术具体应用场景为：在水果加工过程中，通过外形对同一种水果不同品种分类，进而利用不同品种酸甜度的不同实现酸甜度分类。的不同实现酸甜度分类。的不同实现酸甜度分类。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法及系统


[0001]本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法及系统。

技术介绍

[0002]对于同一种水果，往往存在着不同品种，不同品种之间的酸甜度存在差异，同时不同品种之间的外形存在着差异；所以对于同一种水果的不同种类，需要将不同品种之间分开，进而有利于分类包装、销售等处理。
[0003]目前针对采集到的水果，往往通过人工利用肉眼通过水果的外形判断同一种水果的品种，并利用不同品种间的酸甜度的差异实现酸甜度分类，该种方式需要投入大量的人力资源且效率低下，同时操作人员容易受工作环境及情绪状态等多方面因素影响，造成分类结果的主观性较强且错误率较高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法及系统，包括：获取待分类水果的预设视角图像；对预设视角图像进行图像分割得到水果分割图像；利用水果分割图获得水果的连通域，并对水果的连通域中建立平面直角坐标系；根据连通域中边缘的像素到平面直角坐标系原点的距离获得距离曲线；获得距离曲线的陡峭度；根据陡峭度获得水果的分类指标；利用水果的分类指标实现对水果的分类拣选，相比于现有技术，利用水果的外形特征对同一种水果的品种进行分类，并利用同一种水果不同品种之间的酸甜度差异，对水果的酸甜度进行分类，便于后续分类包装、销售等处理；通过图像处理得到水果的外形特征，并利用水果的外形特征对水果品种进行分类，有效提高分类效率的同时能够避免人为分类带来的主观误差。
[0005]针对上述技术问题，本专利技术提出了一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法及系统。
[0006]第一方面，本文提出了一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法，包括：获取待分类水果的预设视角图像。
[0007]对所述预设视角图像进行图像分割，得到水果分割图像。
[0008]利用所述水果分割图获得水果的连通域，并对所述水果的连通域建立平面直角坐标系。
[0009]根据所述连通域中边缘的像素到所述平面直角坐标系原点的距离，获得距离曲线。
[0010]获得所述距离曲线的陡峭度。
[0011]根据所述陡峭度获得水果的分类指标。
[0012]利用所述水果的分类指标实现对水果酸甜度的分类。
[0013]进一步的，所述基于人工智能的水果酸甜度分类方法，所述利用所述水果分割图
获得水果的连通域，包括：将所述水果分割图像中第一水果部分与第二水果部分彼此分离，得到水果的连通域。
[0014]进一步的，所述基于人工智能的水果酸甜度分类方法，所述利用所述水果分割图获得水果的连通域，并对所述水果的连通域建立平面直角坐标系，包括：对所述水果分割图进行开运算，获得单个水果的连通域。
[0015]获得所述单个水果的连通域的重心。
[0016]将所述单个水果的连通域的边缘上两个像素通过所述中心点的最短连线作为横轴。
[0017]利用所述中心点及所述横轴建立平面直角坐标系。
[0018]进一步的，所述基于人工智能的水果酸甜度分类方法，所述获得所述距离曲线的陡峭度，包括：将所述距离曲线按照所述水果的连通域在所述平面直角坐标系的象限划分为不同段距离曲线。
[0019]获取所述不同段距离曲线的陡峭度。
[0020]根据所述不同段距离曲线的陡峭度，获得所述距离曲线的陡峭度。
[0021]进一步的，所述基于人工智能的水果酸甜度分类方法，获得所述距离曲线的陡峭度，包括：，其中为距离曲线的陡峭度，为第段距离曲线的极大值点的纵坐标；为第段距离曲线的极大值点的横坐标；为第段距离曲线的极小值点的纵坐标；为第段距离曲线的横坐标的最大值；为第距离曲线的横坐标的最大值，。
[0022]进一步的，所述基于人工智能的水果酸甜度分类方法，根据所述陡峭度获得水果的分类指标，包括：水果的分类指标为，其中为水果的距离曲线的陡峭度，为水果的纵横比且，其中为所述平面直角坐标系的纵轴与所述水果的连通域的边缘相交的两个像素间的距离，其中为所述平面直角坐标系的横轴与所述水果的连通域的边缘相交的两个像素间的距离。
[0023]第二方面，本专利技术提出了一种基于人工智能的水果酸甜度分类系统，包括：图像获取模块，用于获取待分类水果的预设视角图像。
[0024]图像分割模块，用于对所述预设视角图像进行图像分割，得到水果分割图像。
[0025]连通域获取模块，用于利用所述水果分割图获得水果的连通域，并对所述水果的连通域建立平面直角坐标系。
[0026]距离曲线获取模块，用于根据所述连通域中边缘的像素到所述平面直角坐标系原
点的距离，获得距离曲线。
[0027]陡峭度计算模块，用于获得所述距离曲线的陡峭度。
[0028]分类指标计算模块，用于根据所述陡峭度获得水果的分类指标。
[0029]酸甜度分类模块，用于利用所述水果的分类指标实现对水果酸甜度的分类。
[0030]本专利技术提供了一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法及系统，包括：获取待分类水果的预设视角图像；对预设视角图像进行图像分割得到水果分割图像；利用水果分割图获得水果的连通域，并对水果的连通域中建立平面直角坐标系；根据连通域中边缘的像素到平面直角坐标系原点的距离获得距离曲线；获得距离曲线的陡峭度；根据陡峭度获得水果的分类指标；利用水果的分类指标实现对水果的分类，相比于现有技术，利用水果的外形特征对同一种水果的品种进行分类，并利用同一种水果不同品种之间的酸甜度差异，对水果的酸甜度进行分类，便于后续分类包装、销售等处理；通过图像处理得到水果的外形特征，并利用水果的外形特征对水果品种进行分类，有效提高分类效率的同时能够避免人为分类带来的主观误差。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1是本专利技术实施例提供的一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法的流程示意图。
[0033]图2是本专利技术实施例提供的另一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法的流程示意图。
[0034]图3是本专利技术实施例提供的连通域的平面直角坐标系的示意图。
[0035]图4是本专利技术实施例提供的距离曲线的示意图。
[0036]图5是本专利技术实施例提供的一种基于人工智能的水果酸甜度分类系统的流程示意图。
具体实施方式
[0037]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法，其特征在于，包括：获取待分类水果的预设视角图像；对所述预设视角图像进行图像分割，得到水果分割图像；利用所述水果分割图获得水果的连通域，并对所述水果的连通域建立平面直角坐标系；根据所述连通域中边缘的像素到所述平面直角坐标系原点的距离，获得距离曲线；获得所述距离曲线的陡峭度；根据所述陡峭度获得水果的分类指标；利用所述水果的分类指标实现对水果酸甜度的分类。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法，其特征在于，利用所述水果分割图获得水果的连通域，包括：将所述水果分割图像中第一水果部分与第二水果部分彼此分离，得到单个水果的连通域。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法，其特征在于，利用所述水果分割图获得水果的连通域，并对所述水果的连通域建立平面直角坐标系，包括：对所述水果分割图进行开运算，获得单个水果的连通域；通过连通域分析获得所述单个水果的中心点；将所述单个水果的连通域的边缘上两个像素通过所述中心点的最短连线作为横轴；利用所述中心点及所述横轴建立平面直角坐标系。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的水果酸甜度分类方法，其特征在于，获得所述距离曲线的陡峭度，包括：将所述距离曲线按照所述水果的连通域在所述平面直角坐标系的象限划分为不同段距离曲线；获取所述不同段距离曲线的陡峭度；根据所述不同段距离曲线的陡峭度，获得所述距...

【专利技术属性】
技术研发人员：别红，杨凯，
申请(专利权)人：南通海扬食品有限公司，
类型：发明
国别省市：