一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，包括步骤：一、获取多幅甜菊糖苷样本图像；二、生成甜菊糖苷样本灰度直方图；三、图像处理器对灰度直方图进行处理，识别出甜菊糖苷样本灰度直方图中的杂质点；包括步骤：构建调节因子与映射函数，从图中筛选出可疑灰度级；返回映射在原图像中;遍历所有已筛选灰度级像素点的连通域质心点，将所有连通域均称为异常连通点；确定每个异常连通点的局部嵌入异常特征；确定杂质点的灰度相对偏离特征；从局部嵌入异常特征和灰度相对偏离特征两个层面构建噪点识别模型，识别出噪点；对图像中的杂质点进行定位识别。本发明专利技术能够提高甜菊糖苷的杂质检测效率和精度，优化生产质量，提高生产效率。高生产效率。高生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法


[0001]本专利技术属于甜菊糖苷生产
，具体涉及一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法。

技术介绍

[0002]随着人们对健康的关注程度越来越重，甜菊糖作为一种功能性糖类被广泛地应用到食品工业中，甜菊糖苷又名甜菊糖、甜叶菊糖、甜菊苷，是从菊科草本植物甜叶菊的叶、茎中提取的高甜度、低热能的甜昧剂，对人体无副作用的天然产物，对肥胖病、糖尿病、高血压病、心脏病、龋齿等有一定的辅助治疗作用。是目前世界已发现并经我国卫生部、轻工业部批准使用的最接近蔗糖口味的天然低热值甜味剂。
[0003]甜菊糖苷的生产过程包括原料溶解、琼脂糖凝胶柱层析、浓缩、结晶过滤、干燥、包装等，在包装流程之前需要对干燥的甜菊糖苷进行杂质检测，以保证装袋质量，杂质源于未处理的植物杂质、渣屑、甜味剂杂质、无机盐等等。现有技术提出利用机器视觉检测甜菊糖苷产品杂质，但在自动化生产过程中，检测过程会持续重复运行，不可避免会存在图像质量问题，尤其存在椒盐噪声时，无法区分噪点和杂质，预处理模块无差别处理会导致检测错误，降低了生产质量，影响了生产效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，其能够提高甜菊糖苷的杂质检测效率和精度，优化生产质量，提高生产效率。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，该方法包括以下步骤：步骤一、搅拌甜菊糖苷样本，获取多幅甜菊糖苷样本图像；步骤二、对甜菊糖苷样本图像进行灰度化处理，生成甜菊糖苷样本灰度直方图；步骤三、图像处理器对甜菊糖苷样本灰度直方图进行处理，识别出甜菊糖苷样本灰度直方图中的杂质点，进而实现甜菊糖苷产品杂质检测；具体过程为：步骤301、构建调节因子与映射函数，根据映射函数从灰度直方图中筛选出可疑灰度级；步骤302、将已经筛选出的可疑灰度级集合返回映射在原图像中;步骤303、将像素点相邻则视为一个独立的连通域，以每个连通域质心点为中心，半径个像素长度的圆形搜索框，遍历所有已筛选灰度级像素点的连通域质心点，将所有连通域均称为异常连通点；步骤304、确定每个异常连通点的局部嵌入异常特征；步骤305、确定杂质点的灰度相对偏离特征；步骤306、从局部嵌入异常特征和灰度相对偏离特征两个层面构建图像中的噪点
识别模型，识别出噪点；步骤307、对噪点进行中值滤波，得到筛去噪点后仅含有杂质点的图像，对单帧图像中的杂质点进行定位识别。
[0006]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，步骤一中所述搅拌甜菊糖苷样本，获取多幅甜菊糖苷样本图像的具体方法为：将干燥后的甜菊糖苷样本放入自动搅拌机，自动搅拌机不封盖，在正上方悬挂安装摄像机，随着甜菊糖苷粉末的搅拌连续拍摄多组图像，得到多幅甜菊糖苷样本图像。
[0007]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，步骤301中所述调节因子为，其中，表示第个含有像素点分布的灰度级的相邻间隔，且用公式表示为：为：表示所有含有像素点分布的灰度级的平均相邻间隔，且用公式表示为：其中，表示任意一个含有像素点分布的灰度级，表示含有像素点分布的灰度级的总数，表示第个灰度级的灰度值，表示第个灰度级的灰度值，表示第个灰度级的灰度值，表示第个灰度级与第个灰度级之间的间距，表示第个灰度级与第个灰度级之间的间距。
[0008]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，步骤301中所述映射函数为：其中，表示最大灰度级数，表示第个灰度级的像素分布概率。
[0009]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，步骤303中的取值为10。
[0010]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，步骤304中确定每个异常连通点的局部嵌入异常特征时，根据异常连通点质心的最小相邻间距确定，用公式表示为：其中，表示第个异常连通点在以为中心的搜索范围内的局部嵌入异常特征,表示第个异常连通点的最小相邻间距，表示第个异常连通点在以为中心的搜
索范围内异常连通点的总个数，为自然对数。
[0011]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，步骤305中所述确定杂质点的灰度相对偏离特征时，以相对偏离极值点、靠近中值点作为杂质点的灰度相对偏离特征，用公式表示为：其中，表示在以为中心的搜索范围内的杂质点的灰度相对偏离特征,表示在以为中心的搜索范围内的所有已筛选灰度级的灰度值极大值，表示在以为中心的搜索范围内的所有已筛选灰度级的灰度值极小值，表示在以为中心的搜索范围内的所有已筛选灰度级中灰度值极大值和灰度值极小值加和求均得到的中值点，表示在以为中心的搜索范围内的所有已筛选灰度级的平均灰度值，表示对与的差值归一化，表示在以为中心的搜索范围内的所有已筛选灰度级的内部灰度方差，表示的双曲正切函数。
[0012]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，步骤306中所述从局部嵌入异常特征和灰度相对偏离特征两个层面构建图像中的噪点识别模型，识别出噪点时，将噪点识别模型用公式表示为：其中，为局部嵌入异常特征和灰度相对偏离特征的欧式范数，当小于等于阈值时，判断为噪点，否则，当大于阈值时，判断为不是噪点。
[0013]上述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，所述阈值的取值为0.7。
[0014]本专利技术与现有技术相比具有以下优点：本专利技术针对现有机器视觉识别装袋前甜菊糖苷杂质时，图像处理模块会默认进行滤波去噪，但是对于粉末中的杂质而言，其与椒盐噪声极为相似，因此会被误除的问题，通过构建调节因子与映射函数，从灰度直方图中筛出可疑灰度级，收缩杂质点筛选范围，并还原在原图像中，能使图像中分布较少且具有一定离散性的灰度级被准确分割，有利于缩小度量区间，能够在更小的差异层面区分杂质点与椒盐噪声，然后根据局部嵌入异常特征以及灰度相对偏离特征构建杂质点的识别模型，以实现在相机预处理模块处理图像噪声之前确定处理目标，提高甜菊糖苷的杂质检测效率，优化生产质量，提高生产效率。
[0015]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0016]图1为本专利技术的方法流程框图；图2为异常连通点的最小相邻间距示意图。
具体实施方式
[0017]如图1所示，本专利技术的基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，包括以下步骤：步骤一、搅拌甜菊糖苷样本，获取多幅甜菊糖苷样本图像；步骤二、对甜菊糖苷样本图像进行灰度化处理，生成甜菊糖苷样本灰度直方图；步骤三、图像处理器对甜菊糖苷样本灰度直方图进行处理，识别出甜菊糖苷样本灰度直方图中的杂质点，进而实现甜菊糖苷产品杂质检测；具体过程为：步骤301、构建调节因子与映射函数，根据映射函数从灰度直方图中筛选出可疑灰度级；本实施例中，步骤301中所述调节因子为，其中，表示第个含有像素点分布的灰度级的相邻间隔，且用公式表示为：用公式表示为：表示所有含有像素点分布的灰度级的平均本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、搅拌甜菊糖苷样本，获取多幅甜菊糖苷样本图像；步骤二、对甜菊糖苷样本图像进行灰度化处理，生成甜菊糖苷样本灰度直方图；步骤三、图像处理器对甜菊糖苷样本灰度直方图进行处理，识别出甜菊糖苷样本灰度直方图中的杂质点，进而实现甜菊糖苷产品杂质检测；具体过程为：步骤301、构建调节因子与映射函数，根据映射函数从灰度直方图中筛选出可疑灰度级；步骤302、将已经筛选出的可疑灰度级集合返回映射在原图像中;步骤303、将像素点相邻则视为一个独立的连通域，以每个连通域质心点为中心，半径个像素长度的圆形搜索框，遍历所有已筛选灰度级像素点的连通域质心点，将所有连通域均称为异常连通点；步骤304、确定每个异常连通点的局部嵌入异常特征；步骤305、确定杂质点的灰度相对偏离特征；步骤306、从局部嵌入异常特征和灰度相对偏离特征两个层面构建图像中的噪点识别模型，识别出噪点；步骤307、对噪点进行中值滤波，得到筛去噪点后仅含有杂质点的图像，对单帧图像中的杂质点进行定位识别。2.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，其特征在于：步骤一中所述搅拌甜菊糖苷样本，获取多幅甜菊糖苷样本图像的具体方法为：将干燥后的甜菊糖苷样本放入自动搅拌机，自动搅拌机不封盖，在正上方悬挂安装摄像机，随着甜菊糖苷粉末的搅拌连续拍摄多组图像，得到多幅甜菊糖苷样本图像。3.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的甜菊糖苷产品杂质检测方法，其特征在于：步骤301中所述调节因子为，其中，表示第个含有像素点分布的灰度级的相邻间隔，且用公式表示为：用公式表示为：表示所有含有像素点分布的灰度级的平均相邻间隔，且用公式表示为：其中，表示任意一个含有像素点分布的灰度级，表示含有像素点分布的灰度级的总数，表示第个灰度级的灰度值，表示第个灰度级的灰度值，表示第个灰度级的灰度值，表示第个灰度级与第个灰度级之间的间距，表示第个灰度级与第个灰度级之间的间距。4.按照权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑越，刘夫锋，苏延营，郑潇，
申请(专利权)人：邹城奥晶甜菊糖苷生物研究院山东奥创智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：