[發(fā)明專利]基于機(jī)器視覺(jué)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(kāi)（公告）號(hào): CN102521600A
• 公開(kāi)（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

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像采集及識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的南美白對(duì)蝦病害識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高度發(fā)展，人們對(duì)南美白對(duì)蝦的需求量也持續(xù)加大，南美白對(duì)蝦每年創(chuàng)造了大量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。根據(jù)有關(guān)部門統(tǒng)計(jì)，以江浙地區(qū)為例，2010年上半年當(dāng)?shù)啬厦腊讓?duì)蝦產(chǎn)量就為2.76萬(wàn)噸。然而隨著社會(huì)的發(fā)展，南美白對(duì)蝦病害也隨之?dāng)U大，并導(dǎo)致大量的白對(duì)蝦死亡，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)也影響了人們對(duì)蝦類產(chǎn)品大量需求。

現(xiàn)在的病害識(shí)別方法多以經(jīng)驗(yàn)識(shí)別為主，專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行識(shí)別。利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行病害識(shí)別利用顏色、紋理特征結(jié)合模板分類方法來(lái)識(shí)別植物病害的識(shí)別，也有利用面積、周長(zhǎng)、占空比、等效圓半徑、球形性、不變矩等特征來(lái)識(shí)別儲(chǔ)糧害蟲。

首先，目前的技術(shù)缺少比較好的圖像采集技術(shù)和裝置來(lái)采集曝光均勻的高質(zhì)量圖像，圖像質(zhì)量的高低會(huì)對(duì)圖像識(shí)別率帶來(lái)不小的影響，而目前幾乎沒(méi)有多少技術(shù)在圖像采集方面有所發(fā)明，來(lái)彌補(bǔ)相機(jī)曝光不足和不均勻帶來(lái)的圖像采集問(wèn)題，這是目前圖像識(shí)別技術(shù)的一大缺陷。

再者，由于所獲得的圖像是通過(guò)照相機(jī)獲得的，難免會(huì)使得圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)，一旦角度發(fā)生改變，很多特征就會(huì)發(fā)生巨大變化，例如矩形度、不變矩、面積、周長(zhǎng)等，這些變化都會(huì)降低識(shí)別率。例如外接矩形度特征就會(huì)有很大變化，為了解決圖像角度變化這個(gè)問(wèn)題就需要提取很多不同角度下的外接矩形度特征參數(shù)，從0度到360度的范圍，如果要做得精確，必須大量減少間隔角度的大小進(jìn)行參數(shù)的獲取，這給對(duì)象的識(shí)別參數(shù)提取帶來(lái)不小的操作難度。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問(wèn)題

本發(fā)明的目的在于提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的南美白對(duì)蝦病害識(shí)別方法及系統(tǒng)，使得圖像在旋轉(zhuǎn)任意角度之后，不需要對(duì)外接矩形進(jìn)行特征提取，解決圖像的旋轉(zhuǎn)帶來(lái)的多個(gè)外接矩形參數(shù)提取的問(wèn)題。本發(fā)明系統(tǒng)還要解決圖像采集裝置曝光不足和曝光不均勻的問(wèn)題。

(二)技術(shù)方案

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的南美白對(duì)蝦病害識(shí)別方法，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(guò)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。

優(yōu)選地，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。

優(yōu)選地，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。

優(yōu)選地，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。

本發(fā)明還提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的南美白對(duì)蝦病害識(shí)別系統(tǒng)，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；