【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及咖啡粒径检测，尤其涉及一种咖啡粒径自动评估方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、咖啡颗粒的粒径和比表面积在萃取过程中发挥着关键作用，也是咖啡颗粒的研究的重要标准。咖啡豆经过研磨后，需要进行萃取操作，以从咖啡粉末中提取出溶解性化合物，如咖啡因、油脂、有机酸等对咖啡风味和特性至关重要的成分。一般情况下，比表面积通过颗粒的面积与体积之比来定义，并且颗粒的粒径越小，比表面积越大，从而使越多的溶解化合物能够被释放出来。因此，咖啡颗粒的粒径和比表面积对于调节咖啡口味至关重要，有必要对咖啡颗粒的粒径以及比表面积进行准确且高效的评估。
2、目前关于咖啡粒径大小的检测，主要利用激光感生压电技术，利用激光感生压电技术检测咖啡粒径大小是一种非接触式的测量方法，它结合了激光散射和压电效应来确定粒子的大小，这个过程大致可以分为以下几个步骤：(1)、激光照射：咖啡粉或颗粒被放置在一个适当的容器中，激光束被精确地照射到咖啡粒子上；(2)、散射光的检测：当激光束击中咖啡粒子时，光会发生散射，散射光的角度和强度取决于粒子的大小和形状，使用一个或多个光检测器来捕捉散射光；(3)、信号转换：检测到的散射光信号被传送到一个压电器件，压电器件能够将光信号转换成电信号，电信号的强度和形状与散射光的特性有关，从而与咖啡粒子的大小有关；(4)、数据分析：将电信号传送到一个计算机系统进行分析，利用适当的算法和软件，根据电信号的特性计算出咖啡粒子的大小，结果可以以数字或图形的形式展示；(5)、粒径大小的确定：根据分析结果，可以确定咖啡粒子
3、总的来说，利用激光感生压电技术存在的缺点是检测成本较高，且无法识别银皮，导致无法对咖啡颗粒的粒径以及比表面积进行准确高效的评估。
4、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种咖啡粒径自动评估方法、系统、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中利用激光感生压电技术检测咖啡粒径大小的检测成本较高，且无法识别银皮，导致无法对咖啡颗粒的粒径以及比表面积进行准确高效的评估的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种咖啡粒径自动评估方法，所述咖啡粒径自动评估方法包括如下步骤：
3、获取原始咖啡粒径图像，采用霍夫圆检测算法识别所述原始咖啡粒径图像的中心圆形区域，得到咖啡粒径图像，将所述咖啡粒径图像进行去噪处理和灰度处理得到灰度图像，并将所述灰度图像转化为二值图像；
4、基于连通性的边缘追踪算法对所述二值图像中咖啡颗粒进行廓形边界识别，提取出所有连通的边缘的轮廓，得到廓形边界；
5、对所述廓形边界进行平滑处理，去除所述廓形边界的锯齿；
6、根据平滑处理后的所述二值图像得到颗粒凸包，对每一个未获得外包络的颗粒，根据颗粒凸包进行处理直到所有的颗粒都获得外包络；
7、根据银皮判断条件确认属于银皮的颗粒，去除所述二值图像中的银皮；
8、基于分割指数的颗粒分割算法对所述二值图像中粘连的咖啡颗粒进行分割，得到咖啡颗粒的识别结果；
9、根据咖啡颗粒的识别结果，以及对应的粒径和比表面积统计信息，得到咖啡颗粒的粒径评估结果。
10、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种咖啡粒径自动评估系统，其中，所述咖啡粒径自动评估系统包括：
11、咖啡图像预处理模块，用于获取原始咖啡粒径图像，采用霍夫圆检测算法识别所述原始咖啡粒径图像的中心圆形区域，得到咖啡粒径图像，将所述咖啡粒径图像进行去噪处理和灰度处理得到灰度图像，并将所述灰度图像转化为二值图像；
12、咖啡颗粒廓形边界识别模块，用于基于连通性的边缘追踪算法对所述二值图像中咖啡颗粒进行廓形边界识别，提取出所有连通的边缘的轮廓，得到廓形边界；
13、滤波去锯齿模块，用于对所述廓形边界进行平滑处理，去除所述廓形边界的锯齿；
14、颗粒外包络获取模块，用于根据平滑处理后的所述二值图像得到颗粒凸包，对每一个未获得外包络的颗粒，根据颗粒凸包进行处理直到所有的颗粒都获得外包络；
15、咖啡银皮去除模块，用于根据银皮判断条件确认属于银皮的颗粒，去除所述二值图像中的银皮；
16、颗粒粘连分割模块，用于基于分割指数的颗粒分割算法对所述二值图像中粘连的咖啡颗粒进行分割，得到咖啡颗粒的识别结果；
17、颗粒粒径评估模块，用于根据咖啡颗粒的识别结果，以及对应的粒径和比表面积统计信息，得到咖啡颗粒的粒径评估结果。
18、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种终端，其中，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的咖啡粒径自动评估程序，所述咖啡粒径自动评估程序被所述处理器执行时实现如上所述的咖啡粒径自动评估方法的步骤。
19、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有咖啡粒径自动评估程序，所述咖啡粒径自动评估程序被处理器执行时实现如上所述的咖啡粒径自动评估方法的步骤。
20、本专利技术中，获取原始咖啡粒径图像，采用霍夫圆检测算法识别所述原始咖啡粒径图像的中心圆形区域，得到咖啡粒径图像，将所述咖啡粒径图像进行去噪处理和灰度处理得到灰度图像，并将所述灰度图像转化为二值图像；基于连通性的边缘追踪算法对所述二值图像中咖啡颗粒进行廓形边界识别，提取出所有连通的边缘的轮廓，得到廓形边界；对所述廓形边界进行平滑处理，去除所述廓形边界的锯齿；根据平滑处理后的所述二值图像得到颗粒凸包，对每一个未获得外包络的颗粒，根据颗粒凸包进行处理直到所有的颗粒都获得外包络；根据银皮判断条件确认属于银皮的颗粒，去除所述二值图像中的银皮；基于分割指数的颗粒分割算法对所述二值图像中粘连的咖啡颗粒进行分割，得到咖啡颗粒的识别结果；根据咖啡颗粒的识别结果，以及对应的粒径和比表面积统计信息，得到咖啡颗粒的粒径评估结果。本专利技术基于图像视觉对咖啡颗粒进行检测，可以极大地降低检测成本，实现了对咖啡颗粒的粒径以及比表面积进行准确且高效的评估。
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1.一种咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述咖啡粒径自动评估方法包括：
2.根据权利要求1所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述获取原始咖啡粒径图像，采用霍夫圆检测算法识别所述原始咖啡粒径图像的中心圆形区域，得到咖啡粒径图像，将所述咖啡粒径图像进行去噪处理和灰度处理得到灰度图像，并将所述灰度图像转化为二值图像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述基于连通性的边缘追踪算法对所述二值图像中咖啡颗粒进行廓形边界识别，提取出所有连通的边缘的轮廓，得到廓形边界，具体包括：
4.根据权利要求3所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述对所述廓形边界进行平滑处理，去除所述廓形边界的锯齿，具体包括：
5.根据权利要求4所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述根据平滑处理后的所述二值图像得到颗粒凸包，对每一个未获得外包络的颗粒，根据颗粒凸包进行处理直到所有的颗粒都获得外包络，具体包括：
6.根据权利要求5所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述根据银皮判断条件确认属于银皮的颗粒，去除
7.根据权利要求6所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述基于分割指数的颗粒分割算法对所述二值图像中粘连的咖啡颗粒进行分割，得到咖啡颗粒的识别结果，具体包括：
8.一种咖啡粒径自动评估系统，其特征在于，所述咖啡粒径自动评估系统包括：
9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的咖啡粒径自动评估程序，所述咖啡粒径自动评估程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的咖啡粒径自动评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有咖啡粒径自动评估程序，所述咖啡粒径自动评估程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的咖啡粒径自动评估方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述咖啡粒径自动评估方法包括：
2.根据权利要求1所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述获取原始咖啡粒径图像，采用霍夫圆检测算法识别所述原始咖啡粒径图像的中心圆形区域，得到咖啡粒径图像，将所述咖啡粒径图像进行去噪处理和灰度处理得到灰度图像，并将所述灰度图像转化为二值图像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述基于连通性的边缘追踪算法对所述二值图像中咖啡颗粒进行廓形边界识别，提取出所有连通的边缘的轮廓，得到廓形边界，具体包括：
4.根据权利要求3所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述对所述廓形边界进行平滑处理，去除所述廓形边界的锯齿，具体包括：
5.根据权利要求4所述的咖啡粒径自动评估方法，其特征在于，所述根据平滑处理后的所述二值图像得到颗粒凸包，对每一个未获得外包络的颗粒，根据颗粒凸包进行处理直到所有的颗粒都获得外包...
【专利技术属性】
技术研发人员：任增乐，冯伟，高丽玲，魏金保，杨志，罗亨军，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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