基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统技术方案

本发明专利技术涉及面粉麸星识别的图像处理技术领域，提出了基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，该系统将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像，计算每个分块图像的灰度熵，并得到每个分块图像的色泽差异度；对每个分块图像进行聚类，得到每个像素点的非聚集程度；结合每个分块图像的色泽差异度和分块图像中每个像素点的非聚集程度判断分块图像上的像素点是否为麸星像素点，并得到分块图像的麸星局部含量；得到面粉麸星的总含量，根据面粉麸星的总含量对面粉质量进行检测。本发明专利技术提出的基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统能够适用于任意颜色面粉麸星的检测并且避免面粉麸星与面粉原料相似时检测精度低的问题。星与面粉原料相似时检测精度低的问题。星与面粉原料相似时检测精度低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统


[0001]本专利技术涉及面粉麸星识别的图像处理
，具体涉及基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统。

技术介绍

[0002]面粉麸星是指小麦加工面粉过程中没有被分离出去的小麦麸皮，未清理干净的荞麦皮等形成的斑点状物质。在面粉生产加工过程中，掺杂少量的面粉麸星是可以接受的，但是面粉麸星含量过大会影响人体健康，因此面粉麸星的大小和含量影响面粉质量的好坏。
[0003]通常情况下，成品面粉呈现出较为统一的白色粉末状，虽然面粉麸星在白色的成品面粉中比较明显，但是具体含量的高低很难量化。现阶段面粉生产厂大多采用粮食检验方面的专家人为将待检测面粉与标准面粉进行比较，通过比较结果判断待检测面粉的质量和面粉等级。这种检测方法受主观影响较大，不同检验专家的比较误差较大，很难精准检测出面粉中麸星的含量高低和麸星的大小。另一方面，虽然存在少量面粉麸星的检测仪器，但是这种仪器价格昂贵，大部分面粉生产厂难以接受，很难成为普适程度高的检测方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，以解决现有的面粉中麸星检测方法中存在人为主观性较强或者检测仪器昂贵难以普及，白度检测精度低的问题，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基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，所述系统包括：数据采集模块，获取面粉图像，并将面粉图像预处理后灰度化得到面粉灰度图像；图像色泽差异度计算模块，将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像，计算每个分块图像的灰度熵，根据分块图像中每个灰度级的数量和分块图像的灰度熵得到每个灰度级的显著灰度熵，根据每个灰度级的显著灰度熵、所有显著灰度熵的均值得到每个分块图像的色泽差异度，该色泽差异度记为第一色泽差异度；像素点非聚集程度获取模块，对每个分块图像进行聚类，获得聚类每一次迭代的聚类中心，在每一次迭代时，得到分块图像中每个像素点到聚类中心的度量距离，得到同一个像素点在连续两次聚类中度量距离的差值并记为度量距离变化幅值，根据所有次迭代中相邻迭代次数两个聚类中心点的欧氏距离以及同一个像素点在连续两次聚类中的度量距离变化幅值得到每个像素点的幅度显著值，根据每个像素点的幅度显著值与所有像素点幅度显著值的均值作差得到每个像素点的非聚集程度；面粉麸星局部含量获取模块，根据分块图像中每个像素点的非聚集程度、非聚集程度的最大值以及分块图像的边长获得每个像素点的更新半径，通过每个像素点对应的更新半径对分块图像进行更新并计算更新后分块图像的色泽差异度记为第二色泽差异度，根据第一、第二色泽差异度作差得到每个像素点对应的色泽变化差异度，根据每个像素点的
色泽变化差异度判断该像素点是否为麸星像素点并得到的麸星确定因子，根据麸星确定因子获得分块图像的麸星局部含量；面粉质量检测模块，得到每个分块图像的麸星局部含量，将所有分块图像的麸星局部含量相加得到面粉麸星的总含量，根据面粉麸星的总含量对面粉质量进行检测。
[0005]优选的，所述将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像的方法为：将面粉图像均匀分割为C个大小相等的正方形分快图像，分块图像的大小为W*W，当C个W*W的正方形方块恰好覆盖面粉灰度图像时，获得若干个(C,W)的组合，将获得的最大的W作为分块图像的边长。
[0006]优选的，所述根据每个灰度级的显著灰度熵、所有显著灰度熵的均值得到每个分块图像的色泽差异度的方法为：式中，是像素点i的灰度值，是像素点i的显著灰度熵，M的含义是分块图像c中共有M个不相等的灰度值，是M个灰度级显著灰度熵的均值，表示分块图像c的色泽差异度，记为第一色泽差异度。
[0007]优选的，所述根据所有次迭代中相邻迭代次数两个聚类中心点的欧氏距离以及同一个像素点在连续两次聚类中的度量距离变化幅值得到每个像素点的幅度显著值的方法为：式中，是第v次迭代与第v+1次迭代对应聚类中心移动的欧式距离，是分块图像c聚类结束时迭代的总次数，就表示第v此迭代和第v+1此迭代像素点f与两次聚类中心点度量距离的变化幅值，表示第f个像素点的幅度显著值。
[0008]优选的，所述根据分块图像中每个像素点的非聚集程度、非聚集程度的最大值以及分快图像的边长获得每个像素点的更新半径的方法为：式中，是分块图像c中像素点非聚集程度的最大值，是像素点f的非聚集程度，是分块图像c的边长，就是更新半径。
[0009]优选的，所述通过每个像素点对应的更新半径对分块图像进行更新并计算更新后分块图像的色泽差异度记为第二色泽差异度的方法为：得到更新半径后，获得的正方形区域，将该正方形区域的中心点与分块图像的中心点相同，并将该正方形区域中的所有像素点的灰度值都变换为像素点f的灰度值，将分块图像中属于正方形区域的像素点灰度值替换，获得更新后分块图像，对所述更新后分块图像进行计算得到新的色泽差异度，记为第二色泽差异度。
[0010]优选的，所述分块图像的麸星局部含量的计算方法为：式中，为像素点f的麸星确定因子，是分块图像c中像素点的总数量，表示第c个分块图像的麸星局部含量。
[0011]本专利技术的有益效果是：本专利技术提出一种基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，传统的白度检测方法受到小麦存放因素的影响，对长期存放的小麦加工的面粉检测结果准确度较低。针对传统检测方法存在的问题，本专利技术基于面粉图像中不同灰度级像素点的分布情况构建了色泽差异度，色泽差异度考虑了分块图像中灰度熵的变化情况和不同灰度级像素点之间的分布差异，色泽显著度的有益效果在于能够适用于任意颜色面粉麸星的检测。其次根据分块图中麸星像素点聚集特征弱，面粉像素点聚集特征显著的特点，通过不同像素点对聚类中心更新幅度的影响构建了非聚集程度，非聚集程度的有益效果在于对于任意大小的面粉麸星，非聚集程度也能精准获取麸星像素点对聚类中心更新的影响程度，避免面粉麸星与面粉原料相似时检测精度低的问题。
附图说明
[0012]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。
[0013]图1为本专利技术的一个实施例所提供的基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统的流程示意图。
具体实施方式
[0014]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
[0015]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统流程图，该系统包括：数据采集模块，在本实施例中，在原料绞粉出料位置的上方安装工业CCD相机，使用相机采集面粉图像，值得注意的是获得的面粉图像为RGB图像。除此之外，在图像拍摄和传输过程中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集模块，获取面粉图像，并将面粉图像预处理后灰度化得到面粉灰度图像；图像色泽差异度计算模块，将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像，计算每个分块图像的灰度熵，根据分块图像中每个灰度级的数量和分块图像的灰度熵得到每个灰度级的显著灰度熵，根据每个灰度级的显著灰度熵、所有显著灰度熵的均值得到每个分块图像的色泽差异度，该色泽差异度记为第一色泽差异度；像素点非聚集程度获取模块，对每个分块图像进行聚类，获得聚类每一次迭代的聚类中心，在每一次迭代时，得到分块图像中每个像素点到聚类中心的度量距离，得到同一个像素点在连续两次聚类中度量距离的差值并记为度量距离变化幅值，根据所有次迭代中相邻迭代次数两个聚类中心点的欧氏距离以及同一个像素点在连续两次聚类中的度量距离变化幅值得到每个像素点的幅度显著值，根据每个像素点的幅度显著值与所有像素点幅度显著值的均值作差得到每个像素点的非聚集程度；面粉麸星局部含量获取模块，根据分块图像中每个像素点的非聚集程度、非聚集程度的最大值以及分块图像的边长获得每个像素点的更新半径，通过每个像素点对应的更新半径对分块图像进行更新并计算更新后分块图像的色泽差异度记为第二色泽差异度，根据第一、第二色泽差异度作差得到每个像素点对应的色泽变化差异度，根据每个像素点的色泽变化差异度判断该像素点是否为麸星像素点并得到的麸星确定因子，根据麸星确定因子获得分块图像的麸星局部含量；面粉质量检测模块，得到每个分块图像的麸星局部含量，将所有分块图像的麸星局部含量相加得到面粉麸星的总含量，根据面粉麸星的总含量对面粉质量进行检测。2.根据权利要求1所述的基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，其特征在于，所述将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像的方法为：将面粉图像均匀分割为C个大小相等的正方形分快图像，分块图像的大小为W*W，当C个W*W的正方形方块恰好覆盖面粉灰度图像时，获得若干个(C,W)的组合，将获得的最大的W作为分块图像的边长。3.根据权利要求1所述的基于面粉麸星识别的面粉质...

【专利技术属性】
技术研发人员：王成美，王斌，侯兴贞，
申请(专利权)人：山东金利康面粉有限公司，
类型：发明
国别省市：