昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法技术

本发明专利技术提出一种昆虫图像检测方法及昆虫分类方法，昆虫图像检测方法用以分类昆虫，此方法包含以下步骤：取得昆虫于检测区中的检测图像；利用背景相减法获得关于昆虫的第一前景图像；取得第一前景中的饱和度并消除其中的非特征区块，以获得第二前景图像；根据一阀值取得第二前景图像中关于昆虫的特征；以及，根据特征判断昆虫类别或性别。根据本发明专利技术的昆虫图像检测方法，可自动对昆虫进行种类或性别分类而节省人力与时间。

【技术实现步骤摘要】
昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法
本专利技术涉及一种昆虫图像检测方法及昆虫分类方法，尤其涉及一种可自动分类昆虫的昆虫图像检测方法及应用此方法的昆虫分类方法。
技术介绍
遗传学是研究生物体的遗传及变异的科学，其属于生命科学的一个重要分支，许多其他分支，例如，基因工程学，是基于遗传学对基因的研究所衍生出来的新兴科学。由于基因与遗传蕴藏生物本身的奥秘，可通过微观的角度观察并解释巨观的生物现象，同时基因遗传学的发展亦可能解决人类社会自古以来的一些重大问题，例如老化与疾病，因此，各界莫不重视对基因的研究。果蝇的基因数量约只有人类的三分之一，然而，控制果蝇发育的基因与人类的控制基因相似，加上果蝇生命周期短、可大量繁殖等适合进行遗传实验的优点，使得果蝇在基因研究上扮演重要的角色。以果蝇作为遗传学研究的材料，利用突变株研究基因和性状之间的关系已近一百年，至今，各种研究遗传学的工具已达完善的地步，果蝇提供我们对今日的遗传学的知识有其不可磨灭的贡献。在果蝇的遗传基因研究上，基因工程研究者需要收集未交配过的雌果蝇，以保证遗传实验操作上不会受到其他雄性基因的污染导致实验失败。欲辨识未交配过的雌果蝇，传统的方法是以人力将果蝇固定于显微镜底下，并通过显微镜观察果蝇的腹部特征来挑选出未交配过的雌果蝇。但由于果蝇均是一次大量培养，且雌果蝇羽化8小时后即达性成熟，因此这种以人眼分辨未交配的雌果蝇的方式必须持续以同样间隔的时间进行，以避免雌果蝇在培养储存槽中即进行交配。上述挑选未交配的雌果蝇的作法相当耗费人工，同时以人眼判断果蝇特征的方式效率不佳，往往为了精准挑选出未交配的雌果蝇而丢弃掉大量无法确定特征的果蝇。除了果蝇之外，不论是要分辨不同种类的昆虫或是同种类昆虫中不同的特征，同样都是需要借助人眼观察显微镜底下的昆虫再进行判断，因此也都具有传统分类方法耗费人力、时间以及效率不佳的问题。
技术实现思路
因此，本专利技术的一范畴在于提供一种新式的昆虫图像检测方法，可自动并精确地辨识昆虫种类，尤其是可辨识微小昆虫的种类，以解决现有技术的问题。根据一具体实施例，本专利技术的昆虫图像检测方法包含下列步骤：以图像检测器取得在检测区中的昆虫的检测图像；根据背景图像以及检测图像，通过背景相减法获得关于昆虫的第一前景图像；取得第一前景图像中的饱和度，并消除其中的非特征区块而获得第二前景图像；根据一阀值取得第二前景图像中关于昆虫的特征；并且，根据所得的特征判断昆虫类别。此外，本专利技术的另一范畴在于提供一种新式的昆虫分类方法，应用一昆虫图像检测方法而可自动并精确地辨识昆虫种类，以解决现有技术的问题。根据另一具体实施例，本专利技术的昆虫分类方法包含下列步骤：将昆虫置于检测区中，并光照检测区；以图像检测器取得在检测区中的昆虫的检测图像；根据背景图像以及检测图像，通过背景相减法获得关于昆虫的第一前景图像；取得第一前景图像中的饱和度，并消除其中的非特征区块而获得第二前景图像；根据一阀值取得第二前景图像中关于昆虫的特征；根据所得的特征判断昆虫类别；并且，根据判断出的昆虫类别将昆虫收集于收集器具中。本专利技术的昆虫图像检测方法和昆虫分类方法，可自动并精确地辨识昆虫种类，尤其是可辨识微小昆虫的种类，而能解决传统分类方法耗费人力、时间以及效率不佳的问题。关于本专利技术的优点与精神可以借由以下的专利技术详述及附图得到进一步的了解。附图说明图1绘示根据本专利技术的一具体实施例的昆虫图像检测方法的步骤流程图。图2绘示根据本专利技术的另一具体实施例的昆虫图像检测方法的步骤流程图。图3绘示根据本专利技术的另一具体实施例的昆虫图像检测方法的步骤流程图。图4绘示根据本专利技术的另一具体实施例的昆虫分类方法的步骤方法图。图5绘示用于实行图4的昆虫分类方法的昆虫分类设备的示意图。其中，附图标记说明如下：S10～S18、S20～S28、S30～S38、S40～S46：方法步骤S280～S284、S340、S380～S384：方法步骤5：昆虫分类设备50：检测区52：图像检测器54：运算处理器56：收集器具6：收容槽具体实施方式请参阅图1，图1绘示根据本专利技术的一具体实施例的昆虫图像检测方法的步骤流程图，本具体实施例的方法可用来分类昆虫，并且特别地，可用来分类如果蝇等微小昆虫的雌雄双态性，以节省传统分类方法中以人眼观察显微镜底下的昆虫所耗费的大量人力及时间。如图1所示，本具体实施例的昆虫图像检测方法包含下述步骤：于步骤S10，以图像检测器取得检测区中至少一昆虫的检测图像；于步骤S12，根据检测区的背景图像以及所取得的检测图像，借由背景相减法获得与检测区中的昆虫有关的第一前景图像；于步骤S14，取得第一前景图像中的饱和度，并且将第一前景图像的非特征区块消除，进而获得第二前景图像；于步骤S16，根据一阀值自第二前景图像取得与检测区中的昆虫有关的特征；最后，于步骤S18，根据所获得的特征判断检测区中昆虫的类别。于本具体实施例中，昆虫可被置入检测区中，并且检测区可被提供适当的光照，使得检测区内的亮度足以使图像检测器获得清楚的检测图像。步骤S12中，图像检测器可不断地取得检测区中的图像，进而获得背景图像以用于背景相减法中。举例而言，昆虫未进入检测区时，图像检测器所获得、其中未有昆虫的检测区图像可作为其背景图像。接着，当昆虫进入检测区而被图像检测器照得其检测图像时，可将该检测图像与原先的背景图像比对以获得两者间的差异，亦即关于检测区中的昆虫的第一前景图像。当取得与检测区中的昆虫有关的第一前景图像后，可自第一前景图像取得其中的饱和度，并清除第一前景图像中的非特征区块而获得第二前景图像，其中，非特征区块为第一前景图像中与昆虫的分类无关的区块。举例而言，在分类未交配的雌果蝇时，第一前景图像中翅膀的部分并不会有可据以分类的特征，并且，翅膀部分可能会造成分类上的误差，因此，在此种分类方法中果蝇的翅膀属于非特征区块而予以排除。请注意，上述非特征区块并不限于翅膀部分，而是根据不同类型的昆虫而可能有不同的非特征区块，例如，有角的昆虫在上述步骤中，第二前景图像中角的部分并非分类昆虫的主要特征，故角的部分即被认定为非特征区块。获得第二前景图像后，根据阀值取得第二前景图像中关于此昆虫的特征。举例而言，果蝇腹部的交尾器在第二前景图像中，饱和度大于其他部位，因此，可设定介于果蝇交尾器与其他部位间的饱和度作为阀值。第二前景图像中饱和度低于阀值的部分被清除，仅留下高于阀值的部分，故果蝇的交尾器可被截取出而作为其特征。由于雄果蝇的交尾器特征与雌果蝇的交尾器特征位置不同，可据以将检测区中的昆虫分类为雄果蝇或雌果蝇。于实务中，有时会因为昆虫本身的特征不明显或是设备因素，造成无法自第二前景图像中抽取特征、或是所抽取出的特征不明显而无法判断并分类昆虫，此时可将昆虫归类于无法辨识的类别，以避免与其他已确定类别的昆虫混淆。上述各步骤均可通过处理器进行控制及运算，换言之，本具体实施例可自动对进入检测区的昆虫进行检测并分类，因而大量地节省了人力与时间。请参与图2，图2绘示根据本专利技术的另一具体实施例的昆虫图像检测方法的步骤流程图，其用于分类果蝇的性别以及是否交配。如图2所示，本具体实施例的图像检测方法首先利用图像检测器取得果蝇于检测区中的检测图像，如步骤S20所示。由于雄雌果蝇的辨识特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种昆虫图像检测方法，用以分类至少一昆虫，其特征在于，该昆虫图像检测方法包含下列步骤：以一图像检测器取得该至少一昆虫于一检测区中的一检测图像；根据该检测区的一背景图像以及该检测图像，通过背景相减法获得关于该至少一昆虫的一第一前景图像；取得该第一前景图像中的一饱和度，并消除该第一前景图像中的一非特征区块以获得一第二前景图像；根据一阀值取得该第二前景图像中关于该至少一昆虫的一特征；以及根据该特征判断该至少一昆虫的类别。

【技术特征摘要】
2011.09.29 TW 1001353031.一种昆虫图像检测方法，用以分类至少一昆虫，其特征在于，该昆虫图像检测方法包含下列步骤：以一图像检测器取得该至少一昆虫于一检测区中的一检测图像；根据该检测区的一背景图像以及该检测图像，通过背景相减法获得关于该至少一昆虫的一第一前景图像；取得该第一前景图像中的一饱和度，并根据该饱和度的差异消除该第一前景图像中的一非特征区块以获得一第二前景图像；根据一阈值取得该第二前景图像中关于该至少一昆虫的一特征；以及根据该特征判断该至少一昆虫的类别；其中该至少一昆虫为一果蝇，该图像检测器是自该检测区中取得该果蝇的腹部的该检测图像，并且该特征代表该果蝇的腹部的交尾器特征。2.如权利要求1所述的方法，其中该非特征区块为一翅膀区块。3.如权利要求1所述的方法，还包含下列步骤：根据该特征判断该果蝇为雄果蝇、雌果蝇以及无法判断类别的其中的一者。4.如权利要求1所述的方法，还包含下列步骤：根...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡宏营，林育庆，吴钰徵，陈荣顺，贺陈弘，朱丽安，
申请(专利权)人：蔡宏营，
类型：发明
国别省市：