基于机器视觉的谷糙分界线识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于机器视觉的谷糙分界线识别方法、装置、设备及介质。该方法可以包括：采集图像并进行图像增强；针对增强后的图像进行图像模型匹配，获得灰度图像；针对灰度图像进行二值化处理，获得二值化图像；根据二值化图像进行基于滑动窗口的垂直边缘检测，识别谷糙分界线。本发明专利技术将机器视觉应用到谷糙分离过程中，能够在一定程度上提高大米加工效率，实现自动化。实现自动化。实现自动化。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的谷糙分界线识别方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及谷糙分离
，更具体地，涉及一种基于机器视觉的谷糙分界线识别方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]大米加工过程一般需要经过原粮清理、砻谷、谷糙混合物分离、碾米等步骤，而谷糙混合物分离的优劣直接影响到大米的加工效率，因此优化谷糙分离工艺是提高大米加工效率的重要手段。谷糙分离是根据稻谷和糙米的粒度、密度和分层特性进行分离的，这样会在稻谷与谷糙混合物之间形成一条谷糙分界线。目前对谷糙分界线位置的获取主要依靠人眼识别的方式，主观判断所带来的误差会影响大米加工流程的效率。
[0003]因此，有必要开发一种基于机器视觉的谷糙分界线识别方法、装置、设备及介质。
[0004]公开于本专利技术
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出了一种基于机器视觉的谷糙分界线识别方法、装置、设备及介质，将机器视本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的谷糙分界线识别方法，其特征在于，包括：采集图像并进行图像增强；针对增强后的图像进行图像模型匹配，获得灰度图像；针对所述灰度图像进行二值化处理，获得二值化图像；根据所述二值化图像进行基于滑动窗口的垂直边缘检测，识别谷糙分界线。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的谷糙分界线识别方法，其中，针对增强后的图像进行图像模型匹配，获得灰度图像包括：建立稻谷区域颜色信息的匹配条件；统计所有像素点的匹配结果，判断待匹配模板的分类结果；根据所述分类结果，确定增强后的图像的灰度化处理方式。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的谷糙分界线识别方法，其中，所述分类结果为：其中，mood表示分类结果，m、n表示待匹配模板的尺寸。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的谷糙分界线识别方法，其中，对于mood＝mood1的图像，采用RGB颜色模型进行灰度化；对于mood＝mood2的图像，将RGB颜色模型转换到HSI颜色模型后，再进行灰度化处理。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的谷糙分界线识别方法，其中，根据所述二值化图像进行基于滑动窗口的垂直边缘检测，识别谷糙分界线包括：建立初始窗口C，对所述二值化图像按水平方向扫描，扫描的步长为1个像素点，每次扫描后，对窗口内的所有像素值进行求和；生成C的灰度波动曲线，自适应地去除曲线中小尺度灰度波动后得到C1；针对窗口C1去除灰度值之和小于均值的窗口后得到C2；对窗口C2一阶差分后，保留C2中一阶差分值...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩，范吉军，余南辉，周劲，曹梅丽，
申请(专利权)人：武汉轻工大学，
类型：发明
国别省市：