一种饲料加工筛分质量评估方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种饲料加工筛分质量评估方法，该方法基于采样频率采集饲料筛分过程中筛上饲料筛分后的至少两张颗粒图像；对当前颗粒图像进行超像素分割得到初始超像素分割块，分别对每个初始超像素分割块进行阈值分割得到缝隙连通域，根据相邻初始超像素分割块之间的缝隙连通域的面积差异值和灰度值方差分别计算任意两个初始超像素分割块之间的合并必要程度指标，以通过合并得到最终超像素分割块；计算每张颗粒图像中每个最终超像素分割块的面积，得到对应颗粒图像的面积方差，将所有颗粒图像的面积方差相加得到筛分效果指标。本发明专利技术提高了图像分割的精度，使得饲料的筛分的质量评估更准确。使得饲料的筛分的质量评估更准确。使得饲料的筛分的质量评估更准确。

【技术实现步骤摘要】
一种饲料加工筛分质量评估方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种饲料加工筛分质量评估方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着动物的养殖场规模化养殖，对饲料的需求越来越大，质量的要求也越来越高，目前由于缺乏科学有效的饲料筛分质量评估方法，市场上容易出现以次充好的饲料。因此，需要对饲料进行加工筛分的过程中，对筛分过程中的筛上图像和筛下的图像中的杂质进行检测，由于筛上和筛下进行过筛后，筛上和筛下都会存在饲料的原材料，影响拆分质量的评估。
[0003]现有技术：在对图像中的杂质与饲料晒分后的质量进行评估时，主要是根据图像中筛上和筛下中的杂质所占的面积以及图像中杂质的数量进行评估，使用超像素分割对图像进行分割，得到筛分的质量，但由于饲料颗粒在筛上或是筛下可能会存在杂质或是饲料颗粒之间的缝隙，使得对饲料的筛分质量进行评估时存在误差，筛分的质量不准确，因此，影响图像中的筛分质量的评估。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种饲料加工筛分质量评估方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种饲料加工筛分质量评估方法，该方法包括以下步骤：基于采样频率采集饲料筛分过程中筛上饲料筛分后的至少两张颗粒图像，颗粒图像是RGB图像；对当前颗粒图像进行超像素分割得到初始超像素分割块，分别对每个初始超像素分割块进行阈值分割得到缝隙连通域，计算第个初始超像素分割块和相邻第个初始超像素分割块之间缝隙连通域的面积差异值，以及第个初始超像素分割块和相邻第个初始超像素分割块合并后的灰度值方差，将面积差异值的倒数和灰度值方差之间的乘积作为第个初始超像素分割块和相邻第个初始超像素分割块之间的合并必要程度指标；分别计算任意两个初始超像素分割块之间的合并必要程度指标，根据合并必要程度指标对当前颗粒图像的初始超像素分割块进行合并得到最终超像素分割块；计算每张颗粒图像中每个最终超像素分割块的面积，得到对应颗粒图像的面积方差，将所有颗粒图像的面积方差相加得到筛分效果指标。
[0005]进一步的，所述缝隙连通域的获取方法，包括：将颗粒图像转化到LAB颜色空间，获取每个像素点的亮度，基于亮度，利用阈值分割法得到缝隙像素点，对所有相邻缝隙像素点进行合并得到缝隙连通域。
[0006]进一步的，所述面积差异值是指初始超像素分割块之间对应缝隙连通域的面积的差值绝对值。
[0007]进一步的，所述根据合并必要程度指标对当前颗粒图像的初始超像素分割块进行合并得到最终超像素分割块的方法，包括：设置阈值，将合并必要程度指标大于阈值对应的两个初始超像素分割块进行合并，得到最终超像素分割块，反之，将合并必要程度指标小于或等于阈值对应的两个初始超像素分割块单独作为最终超像素分割块。
[0008]本专利技术具有如下有益效果：通过对超像素分割后的图像中的分割块内之间的关系，以及不同分割块之间的关系，对分割后的超像素分割块进行合并，通过合并后的饲料的分割块分布的均匀情况来对饲料的筛分效果进行评估，相对于现有技术来说，能够提高传统超像素分割后的分割块的评估精度。
[0009]通过对图像中的超像素分割块进行合并，相对于现有技术来说，能够避免图像中颗粒之间产生遮挡和颗粒之间存在缝隙对超像素分割产生的，使分割块更能突出饲料的分割效果。
[0010]为了更好的对图像中的颗粒进行筛分评估根据得到饲料在不同时刻的筛分图像，评估图像中颗粒的筛分效果。
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为本专利技术一个实施例所提供的一种饲料加工筛分质量评估方法的方法流程图。
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饲料加工筛分质量评估方法，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]本专利技术所针对的应用场景为：饲料在加工的过程中，需要对粉碎后的饲料进行分筛，主要是通过分筛将饲料分为不同的颗粒的大小，以及通过筛分将饲料中的杂质进行分离，去除饲料中的杂质，使饲料的质量更好，在筛分过程中，通过采集多张图像对饲料的筛分质量进行评估。
[0016]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种饲料加工筛分质量评估方法的具体方案。
[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饲料加工筛分质量评估方法
的方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤S001，基于采样频率采集饲料筛分过程中筛上饲料筛分后的至少两张颗粒图像，颗粒图像是RGB图像。
[0018]具体的，通过在饲料筛分机器的晒网上方安装工业相机，通过工业相机采集筛分过程中采集至少两张筛上饲料筛分后的颗粒图像，对得到的晒分后的图像中颗粒的分布情况进行评估。需要说明的是，由于饲料筛分机器进行筛分过程中，饲料之间堆积很容易造成表层饲料将底层饲料覆盖，导致最终筛分评价结果不准确。本申请利用工业相机对筛分过程中的筛上饲料筛分后的颗粒图像进行采集，保证筛分过程中所有饲料层的图像都能够获取。例如：饲料筛分周期长度为5min，对应的筛分图像采集周期为30s/帧。
[0019]优先的，本专利技术实施例中采集10张颗粒图像。
[0020]步骤S002，对当前颗粒图像进行超像素分割得到初始超像素分割块，分别对每个初始超像素分割块进行阈值分割得到缝隙连通域，计算第a个初始超像素分割块和相邻第a+q个初始超像素分割块之间缝隙连通域的面积差异值，以及第a个初始超像素分割块和相邻第a+q个初始超像素分割块合并后的灰度值方差，将面积差异值的倒数和灰度值方差之间的乘积作为第a个初始超像素分割块和相邻第a+q个初始超像素分割块之间的合并必要程度指标；分别计算任意两个初始超像素分割块之间的合并必要程度指标，根据合并必要程度指标对当前颗粒图像的初始超像素分割块进行合并得到最终超像素分割块。
[0021]具体的，饲料通过筛分过后，筛上的图中饲料颗粒之间会存在杂质和缝隙，进行超像素分割时图像中的缝隙会影响超像素分割的结果，导致对饲料筛分的质量进行评估时，影响图像的筛分结果，因此通过筛上图像中的超像素之间的关系以及相邻分割块内之间的相关性，对图像中相关性大的进行合并。
[0022]根据工业相机得到筛分后的颗粒图像，对得到的颗粒图像进行超像素分割，得到颗粒图像的初始超像素分割块，超像素分割为现有技术，在此本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种饲料加工筛分质量评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：基于采样频率采集饲料筛分过程中筛上饲料筛分后的至少两张颗粒图像，颗粒图像是RGB图像；对当前颗粒图像进行超像素分割得到初始超像素分割块，分别对每个初始超像素分割块进行阈值分割得到缝隙连通域，计算第个初始超像素分割块和相邻第个初始超像素分割块之间缝隙连通域的面积差异值，以及第个初始超像素分割块和相邻第个初始超像素分割块合并后的灰度值方差，将面积差异值的倒数和灰度值方差之间的乘积作为第个初始超像素分割块和相邻第个初始超像素分割块之间的合并必要程度指标；分别计算任意两个初始超像素分割块之间的合并必要程度指标，根据合并必要程度指标对当前颗粒图像的初始超像素分割块进行合并得到最终超像素分割块；计算每张颗粒图像中每个最终超像素分割块的面积，得到对应颗粒图像的面积方差，将所有颗粒图像的面积方...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾惠华，
申请(专利权)人：南通得樽科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：