[發(fā)明專利]基于機(jī)器視覺的南美白對(duì)蝦病害識(shí)別方法及系統(tǒng)

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110344032.X
• 申請(qǐng)日: 2011-11-03
• 公開（公告）號(hào): CN102521600A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫傳恒;楊信廷;周超;姜桃;李文勇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/46;G06K9/54;A01K61/00
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

1.一種基于機(jī)器視覺的南美白對(duì)蝦病害識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、判斷是否是要進(jìn)行病害識(shí)別的目標(biāo)的圖像；若是，則轉(zhuǎn)入步驟S2；若否，則結(jié)束程序；

S2、對(duì)圖像進(jìn)行顏色特征參數(shù)提取；

S3、根據(jù)顏色特征參數(shù)進(jìn)行圖像二值化分割處理；

S4、對(duì)二值化分割處理后的圖像進(jìn)行面積特征獲取，計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；

S5、對(duì)二值化分割處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)處理，獲得目標(biāo)區(qū)域的邊緣圖像，然后對(duì)邊緣圖像的周長(zhǎng)特征進(jìn)行提取，獲得目標(biāo)邊緣區(qū)域像素的個(gè)數(shù)；

S6、利用目標(biāo)區(qū)域周長(zhǎng)和面積的比值，得到圓形度特征參數(shù)；

S7、通過將所述顏色特征參數(shù)和圓形度特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法的訓(xùn)練參數(shù)和分類數(shù)據(jù)源，進(jìn)行訓(xùn)練后再進(jìn)行分類，獲得病害識(shí)別的結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1之前還包括步驟：S0、對(duì)將要進(jìn)行識(shí)別的圖像進(jìn)行去噪預(yù)處理。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中判斷是否是要進(jìn)行病害識(shí)別的目標(biāo)的圖像的方法包括步驟：

S11、對(duì)圖像進(jìn)行灰度化；

S12、獲取圖像自適應(yīng)閾值；

S13、根據(jù)所述閾值對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化圖像分割，獲得目標(biāo)圖像；

S14、對(duì)二值化分割處理后的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行面積計(jì)算，獲得目標(biāo)像素的面積特征參數(shù)；

S15、對(duì)二值化分割處理后的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測(cè)，對(duì)邊緣像素的個(gè)數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)處理，得到周長(zhǎng)像素的個(gè)數(shù)，作為周長(zhǎng)特征參數(shù)；

S16、利用目標(biāo)區(qū)域周長(zhǎng)特征參數(shù)和面積特征參數(shù)構(gòu)造圓形度特征，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法進(jìn)行分類，得到是否為病害識(shí)別的目標(biāo)的圖像的判斷結(jié)果。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟S12中獲取圖像自適應(yīng)閾值的方法為Otsu閾值確定方法的改進(jìn)，用公式σ(t)＝W₁(t)W₂(t)|U₁(t)-U₂(t)|替換Otsu方法中計(jì)算兩類之間的類間方差公式σ(t)²＝W1(t)W2(t)[U₁(t)-U₂(t)]²。

5.一種基于機(jī)器視覺的南美白對(duì)蝦病害識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像采集設(shè)備和圖像處理設(shè)備；

所述圖像處理設(shè)備包括目標(biāo)識(shí)別單元和病害識(shí)別單元；先由目標(biāo)識(shí)別單元判斷是否是要進(jìn)行病害識(shí)別的目標(biāo)的圖像，若是，則由所述病害識(shí)別單元進(jìn)行病害識(shí)別，若否，則結(jié)束程序；

所述病害識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行顏色特征參數(shù)提取；根據(jù)顏色特征參數(shù)進(jìn)行圖像二值化分割處理；對(duì)二值化分割處理后的圖像進(jìn)行面積特征獲取，計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；對(duì)二值化分割處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)處理，獲得目標(biāo)區(qū)域的邊緣圖像，然后對(duì)邊緣圖像的周長(zhǎng)特征進(jìn)行提取，獲得目標(biāo)邊緣區(qū)域像素的個(gè)數(shù)；利用目標(biāo)區(qū)域周長(zhǎng)和面積的比值，得到圓形度特征參數(shù)；通過將所述顏色特征參數(shù)和圓形度特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法的訓(xùn)練參數(shù)和分類數(shù)據(jù)源，進(jìn)行訓(xùn)練后再進(jìn)行分類，獲得病害識(shí)別的結(jié)果。

6.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理設(shè)備還包括預(yù)處理單元，用于對(duì)將要進(jìn)行識(shí)別的圖像進(jìn)行去噪預(yù)處理。

7.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行灰度化；獲取圖像自適應(yīng)閾值；根據(jù)所述閾值對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化圖像分割，獲得目標(biāo)圖像；對(duì)二值化分割處理后的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行面積計(jì)算，獲得目標(biāo)像素的面積特征參數(shù)；對(duì)二值化分割處理后的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測(cè)，對(duì)邊緣像素的個(gè)數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)處理，得到周長(zhǎng)像素的個(gè)數(shù)，作為周長(zhǎng)特征參數(shù)；利用目標(biāo)區(qū)域周長(zhǎng)特征參數(shù)和面積特征參數(shù)構(gòu)造圓形度特征參數(shù)，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法進(jìn)行分類，得到是否為病害識(shí)別的目標(biāo)的圖像的判斷結(jié)果。