一种秸秆粉碎效果评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种秸秆粉碎效果评估方法及系统，该方法包括：获取粉碎秸秆图像，对粉碎秸秆图像进行多尺度下采样，采样图像构成图像集合；对于图像集合中的每张图像：基于LBP算子获取其对应的LBP特征图谱；基于每个像素点对应的灰度值和LBP特征值为所述图像中的每个像素点分配类别标签；基于预设游走方向，结合所述图像中的每个像素点的类别标签构建类别标签游程矩阵；根据类别标签游程矩阵计算所述图像中粉碎秸秆的尖锐程度；根据图像集合中每张图像对应的粉碎秸秆的尖锐程度评估秸秆的粉碎效果。本发明专利技术可对图像中粉碎秸秆的粉碎效果进行准确评估。图像中粉碎秸秆的粉碎效果进行准确评估。图像中粉碎秸秆的粉碎效果进行准确评估。

【技术实现步骤摘要】
一种秸秆粉碎效果评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种秸秆粉碎效果评估方法及系统。

技术介绍

[0002]在现代生产生活中，秸秆作为成熟农作物茎叶部分的总称，可在进行农作物收获的同时将秸秆再利用，其可用于制成人造丝、人造棉、酒生产、禽畜饲料等等多种再生产过程，也可以代替部分砖、木等材料作为建材；可以说秸秆的用途非常广泛，但在上述大部分用途中，秸秆不能直接作为原料进行生产，其需要被秸秆粉碎机等农用机械粉碎成粉末或小纤维状，因此对于不同的产品，其要求秸秆被粉碎的程度也不同，对秸秆粉碎效果的评价也就成为必要的生产过程。在陈述秸秆的主要作用后，还应了解的是现阶段我国应用秸秆粉末作为生产原料的产业中，利用其生产禽畜饲料是其主要的用途之一，占据大量的市场份额。而在生产禽畜饲料时，对秸秆粉末的粉碎效果要求存在着不同的差异，例如若生产禽类饲料，秸秆粉末要求就较细，不应存在较大较尖的纤维。若生产供大型家畜食用的饲料其秸秆的粉碎要求可适当降低，可接受适当大纤维。这就说明秸秆粉碎程度决定了所生产出的饲料的粉碎效果即质量，纤维越细，饲料质量越高。因此需要对秸秆的粉碎效果进行评估。现有一般是基于人为经验对秸秆的粉碎效果进行评估，主观性较强，且评估结果可能出现误差。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种秸秆粉碎效果评估方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种秸秆粉碎效果评估方法，该方法包括以下具体步骤：获取粉碎秸秆图像，对粉碎秸秆图像进行多尺度下采样，采样图像构成图像集合；对于图像集合中的每张图像：基于LBP算子获取其对应的LBP特征图谱；基于每个像素点对应的灰度值和LBP特征值为所述图像中的每个像素点分配类别标签；基于预设游走方向，结合所述图像中的每个像素点的类别标签构建类别标签游程矩阵，类别标签游程矩阵中第行第列处的元素值为游走方向为时类别标签为的像素点连续出现次的计数；根据类别标签游程矩阵计算所述图像中粉碎秸秆的尖锐程度；根据图像集合中每张图像对应的粉碎秸秆的尖锐程度评估秸秆的粉碎效果。
[0004]进一步地，所述预设游走方向包括0
°
、45
°
、90
°
和135
°
。
[0005]进一步地，图像集合中的每张图像中粉碎秸秆的尖锐程度的获取具体为：一张图像对应多个类别标签游程矩阵；在每个类别标签游程矩阵中，根据每个元素值对应的值计算权重，对每种类别标签对应的元素值进行加权求和，得到每种类别标签
对应的计数统计值；基于垂直的两个游走方向对应的两个类别标签游程矩阵，获取每种类别标签对应的两个计数统计值，根据每种类别标签对应的两个计数统计值的差值与和值的比值，计算比值均值，根据比值均值获取图像中粉碎秸秆尖锐程度的片面判断值；综合全部片面判断值判断所述图像中粉碎秸秆的尖锐程度。
[0006]进一步地，根据图像集合中每张图像对应的粉碎秸秆的尖锐程度评估秸秆的粉碎效果，具体为：根据图像集合中每张图像的尺寸设置其对应的所述尖锐程度的参考系数，图像尺寸越小，参考系数值越小；根据图像集合中每张图像对应的参考系数和尖锐程度，加权求和获取粉碎效果评估值，根据粉碎效果评估值评估秸秆的粉碎效果。
[0007]进一步地，对于图像集合中的每张图像，基于图像对应的LBP特征图谱，图像中每个像素点对应的LBP特征值和邻域像素点的LBP特征值均值构成二元组；基于各二元组的出现概率计算图像的LBP编码二维熵；图像集合中的图像按照图像尺寸降序排列，根据图像对应的LBP编码二维熵首次小于预设熵阈值时对应的图像的尺寸计算粉碎效果评估值调整系数；根据调整后的粉碎效果评估值评估秸秆的粉碎效果。
[0008]进一步地，对于图像集合中的每张图像，该图像与对应的LBP特征图谱的尺寸相同。
[0009]第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种秸秆粉碎效果评估系统，该系统包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种秸秆粉碎效果评估方法的步骤。
[0010]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术根据每张图像对应的多个类别标签游程矩阵，计算图像集合的每张图像中粉碎秸秆的尖锐程度，具体地，根据每张图像对应的多个类别标签游程矩阵计算得到两个片面判断值，综合全部片面判断值判断每张图像中粉碎秸秆的尖锐程度；再根据图像集合中每张图像对应的粉碎秸秆的尖锐程度评估秸秆的粉碎效果。按照本专利技术中获取粉碎秸秆尖锐程度的方法计算得到的粉碎秸秆尖锐程度可以精准的表征秸秆的尖锐状态；本专利技术基于秸秆的尖锐程度进行秸秆粉碎效果的评估，最终的评估结果更加客观。
附图说明
[0011]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和优点，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的介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0012]图1为本专利技术方法实施例的步骤流程图。
具体实施方式
[0013]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种秸秆粉碎效果评估方法及系统，其具体实
施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0014]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0015]本专利技术实施例以下面的应用场景为例对本专利技术进行说明：该应用场景为：在秸秆粉碎机的出料口利用工业相机进行图像采集，基于采集的图像进行秸秆粉碎效果的评估。
[0016]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种秸秆粉碎效果评估方法及系统的具体方案。
[0017]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种秸秆粉碎效果评估方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：获取粉碎秸秆图像，对粉碎秸秆图像进行多尺度下采样，采样图像构成图像集合；对于图像集合中的每张图像：基于LBP算子获取其对应的LBP特征图谱；基于每个像素点对应的灰度值和LBP特征值为所述图像中的每个像素点分配类别标签；基于预设游走方向，结合所述图像中的每个像素点的类别标签构建类别标签游程矩阵，类别标签游程矩阵中第行第列处的元素值为游走方向为时类别标签为的像素点连续出现次的计数；根据类别标签游程矩阵计算所述图像中粉碎秸秆的尖锐程度；根据图像集合中每张图像对应的粉碎秸秆的尖锐程度评估秸秆的粉碎效果。
[0018]下面对上述步骤进行具体展开：步骤S1，获取粉碎秸秆图像，对粉碎秸秆图像进行多尺度下采样，采样图像构成图像集合。
[0019]优选地，实施例中粉碎秸秆图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种秸秆粉碎效果评估方法，其特征在于，该方法包括：获取粉碎秸秆图像，对粉碎秸秆图像进行多尺度下采样，采样图像构成图像集合；对于图像集合中的每张图像：基于LBP算子获取其对应的LBP特征图谱；基于每个像素点对应的灰度值和LBP特征值为所述图像中的每个像素点分配类别标签；基于预设游走方向，结合所述图像中的每个像素点的类别标签构建类别标签游程矩阵，类别标签游程矩阵中第行第列处的元素值为游走方向为时类别标签为的像素点连续出现次的计数；根据类别标签游程矩阵计算所述图像中粉碎秸秆的尖锐程度；根据图像集合中每张图像对应的粉碎秸秆的尖锐程度评估秸秆的粉碎效果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设游走方向包括0
°
、45
°
、90
°
和135
°
。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，图像集合中的每张图像中粉碎秸秆的尖锐程度的获取具体为：一张图像对应多个类别标签游程矩阵；在每个类别标签游程矩阵中，根据每个元素值对应的值计算权重，对每种类别标签对应的元素值进行加权求和，得到每种类别标签对应的计数统计值；基于垂直的两个游走方向对应的两个类别标签游程矩阵，获取每种类别标签对应的两个计数统计值，根据每种类别标签对应的两个计数统计值的差值与和值的比值，计...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜振康，
申请(专利权)人：南通特比特机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：