[發(fā)明專利]一種基于圖像識別技術的嵌入式豆類分類系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910251723.8
• 申請日: 2009-12-30
• 公開（公告）號: CN101788497A
• 公開（公告）日: 2010-07-28
• 發(fā)明（設計）人: 程俊;張豐;王峰
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G01N21/84
• 分類號: G01N21/84;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市深遠專利商標事務所 44276
• 代理人: 褚治保

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于圖像識別技術的嵌入式豆類分類系統(tǒng)，可應用于 豆類分類、加工的各種場合，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

豆類種類繁多，主要有蠶豆、黃豆、綠豆、黑豆、赤豆、豌豆等。它 們具有豐富的營養(yǎng)價值和藥用價值，富含蛋白質、脂肪、碳水化合物，還 含有A、B、D、E多種維生素以及鈣、磷、鐵等礦物質。隨著人們生活水 平的提高和對綠色產品的推崇，各種豆類制品，包括豆腐、豆?jié){、豆花、 豆奶等受到了廣大消費者的普遍歡迎。

由于不同的豆類在硬度、受熱性、尺度大小等物理特性上有所區(qū)別， 加工成豆制品時，它們的加工過程有的相對容易，有的則比較困難。若采 用統(tǒng)一的加工工藝，容易出現(xiàn)加工過度或加工不夠，加工過度會造成營養(yǎng) 損失、增加加工時間、而且耗電量多；加工不夠會影響豆制品口感和人體 吸收，甚至于引起胃腸疾病。為確保加工出的豆制品營養(yǎng)豐富、口感香澤， 不同品種的豆類或混合豆類在對磨漿水溫、磨漿時間、煮漿時間、凝結壓 力、凝結時間等參數(shù)的調控上會有所區(qū)別。因此，有必要為不同的加工對 象分別設定一個最優(yōu)加工工藝。

加工豆制品前，預先識別當前的豆類品種，然后從配方數(shù)據庫中選擇 最優(yōu)工藝流程配方，可實現(xiàn)加工過程的高度自動化。該過程中，加工豆類 的分類識別是關鍵。當前比較流行的方法是頻譜分析法，但這類設備體積 龐大、價格高昂，不能很好的滿足商業(yè)化生產。近年來，圖像識別技術的 相對成熟和計算機技術的高速發(fā)展，為該問題提供了新的解決方案。

在現(xiàn)有技術中，專用于豆類分類的圖像系統(tǒng)目前還沒有，申請?zhí)枮? 200710146050.0的專利文件公開了一種基于數(shù)字圖像處理技術的便攜式谷 類分析儀，文件描述了一種基于PC控制的谷類質量檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)用于谷 物真?zhèn)舞b別和質量檢測，偏重于機械結構，沒有涉及到具體的圖像識別算 法；而申請?zhí)柗謩e為200810112084.2以及200810111705.5的兩篇專利文件公 開均用于對大米的識別，先采集圖像，然后利用自適應閾值分割法將圖像 二值化，最后分別統(tǒng)計亮暗特征區(qū)域的面積和尺度，其中雖然涉及了算法， 但沒有學習功能和自調節(jié)功能，只能用于缺陷檢測，不能用于分類，且采 用工業(yè)PC或筆記本完成控制，體積龐大、價格高昂。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是開發(fā)一種低成本、小體積的分類識別系統(tǒng)，能夠對豆 類進行分類，且具備學習功能和自調節(jié)功能，使得例如豆?jié){機、彩色豆腐加 工機、豆花加工機等多種豆類加工設備的“一鍵操作”成為可能。

為了解決上述問題，本發(fā)明公開了一種基于圖像識別技術的嵌入式豆 類分類系統(tǒng)。采用的技術方案如下：

一種嵌入式豆類分類系統(tǒng)，包括DSP圖象處理器、圖象采集設備、LED 光源、A/D轉換單元、數(shù)據存儲單元，其特征在于，該系統(tǒng)進行豆類分類 的實現(xiàn)過程如下：

1)采用圖象采集設備采集待分類豆類的樣本圖像信號；

2)經A/D轉換為數(shù)字圖像信號后由數(shù)據傳輸接口輸送到數(shù)據存儲單 元；

3)DSP圖像處理器讀取數(shù)據存儲單元上面的圖像內容，經有關預處理 后進行級聯(lián)分類；

4)訓練標準模板，獲取圖像的統(tǒng)計信息。用預處理圖像與提取的統(tǒng)計 信息做比較，結合精確分類算法來最終確定當前加工對象種類。

優(yōu)選地，所述分類算法是基于U-V二維直方圖與分水嶺分割相結合的 圖像分割算法，用于分割顏色較為接近的豆類混合情況。

優(yōu)選地，所述標準模板圖像訓練是用支持向量機對樣本的標準模板進 行訓練。

優(yōu)選地，在采集樣本圖像信號的過程中，當多種原料混合時，需要攪 拌原料后再次采集圖像信號，采集到預先設定的圖象數(shù)量后，將所有圖像 按照行列對接的方式拼接成一張大圖，作為待識別圖像。

優(yōu)選地，在進行級聯(lián)分類之前，還對待識別圖象進行閾值分割，以排 除豆類物縫隙陰影區(qū)域的干擾。

本發(fā)明還公開了一種固體顆粒分類方法，可用于包括豆類在內的任何 固體顆粒的分類，該方法的實現(xiàn)步驟如下：

1)采集待分類固體顆粒的樣本圖像信號；

2)圖像處理器讀取圖像信號，經預處理后進行級聯(lián)分類；

3)將預處理后的圖像與標準模板圖像訓練后的統(tǒng)計信息做比較，以確 定當前固體顆粒的種類。