[發明專利]一種基于機器視覺和一元線性回歸分析的大蒜分級方法

有效

• 申請號: 201310413428.4
• 申請日: 2013-09-12
• 公開（公告）號: CN103471514A
• 公開（公告）日: 2013-12-25
• 發明（設計）人: 張楠
• 申請（專利權）人: 齊魯工業大學
• 主分類號: G01B11/08
• 分類號: G01B11/08;G01B11/28
• 代理公司: 濟南泉城專利商標事務所 37218
• 代理人: 張貴賓

（一）????????技術領域

????本發明涉及大蒜分級技術領域，特別涉及一種基于機器視覺和一元線性回歸分析的大蒜分級方法。

（二）????????背景技術

目前我國大蒜的出口量增長，但是收匯的增長不如出口量的增長，導致這一現象的主要原因是大蒜產后處理手段落后,以致大蒜混等混級,良次不齊。質量混雜,造成價值低,無法達到國際出口的標準,從而也無法問津國際市場。隨著進出口貿易額的增加,這一損失還在逐年增長。傳統的機械分級方法容易在網孔邊緣產生擠壓或劃傷。

以機器視覺為基礎的智能識別代替人的視覺識別具有其很大的優勢和長遠的發展前景，在農業以精細農業方面的應用最為普遍,目前用于植物生長監視、雜草識別、農業機器人、農業遙感分析、農產品分級、品質檢測、動物行為跟蹤等方面研究。利用機器視覺分級代替人工分級、機械尺寸分級、重量分級是自動化分級發展的必然趨勢,主要反映在以下幾方面:

(1)機器視覺分級精度高。計算機視覺的分級系統采用CCD攝像頭作為傳感器,標定好的CCD在測量面積時有很高的精度,己在工業上廣泛應用，能夠滿足大蒜分級的要求。

(2)用機器視覺檢測屬于非接觸檢測過程。檢測時傳感器CCD通過掃描獲得圖象,不損傷大蒜。而傳統的機械分級方法容易在網孔邊緣產生擠壓或劃傷。

(3)分級過程受軟件算法控制。智能化的軟件設計,使分級可以基于知識和法則下進行,對輔助設備要求低,機械結構簡單。

因此,研究機器視覺技術用于大蒜分級具有潛在的應用價值和很好的發展前景。

（三）????????發明內容

????本發明為了彌補現有技術的不足，提供了一種檢測精確、工作效率高的基于機器視覺和一元線性回歸分析的大蒜分級方法。

本發明是通過如下技術方案實現的：

一種基于機器視覺和一元線性回歸分析的大蒜分級方法，其特征在于：對大蒜進行圖像采集，然后對所采集圖像進行二值化處理，標注二值圖像中連通區域，根據圖像像素標明該圖像連通區域的面積大小，并根據標本圖像，將面積單位折合成平方厘米；根據已經采集的大蒜圖像的面積與大蒜橫徑的數據，利用一元線性回歸分析進行數學建模，最后根據擬合的線性方程對預分級的大蒜進行分級。

具體包括如下步驟：

（1）分別選取三個等級大蒜各幾頭，利用同一照相機對大蒜進行拍照，要求拍攝高度和相機像素要一致；

（2）對采集的圖像進行二值化預處理，結算得出白色大蒜區域面積，將得到的面積作為大蒜分級系統的特征；

（3）根據已獲大蒜圖像的面積，與已知大蒜的橫徑，利用一元線性回歸分析建立模型；

（4）對預分級大蒜提取圖像信息，計算出預分級大蒜面積，將所得面積帶入已建好的一元線性方程中，得到大蒜的橫徑，根據橫徑數據進行分級。

其更優方案為：

步驟（2）中，所述大蒜區域的面積用平方厘米來表示。

步驟（3）中，大蒜橫徑用毫米來表示。

步驟（4）中，大蒜分級根據大蒜橫徑的大小分為三個等級：一級大蒜：橫徑大于等于5cm,二級大蒜：橫徑大于等于4cm，三級大蒜：橫徑大于等于3cm。

大蒜分級是根據其橫徑的大小分為三個等級，由于大蒜的橫截面近似為圓形或者橢圓形，所以大蒜的橫徑與其橫截面面積有一定的相關性，本發明通過傳感器CCD拍攝大蒜橫截面圖像，將所采集圖像二值化，通過軟件計算得到的白色大蒜區域的面積，然后根據一元線性回歸方程可以建立大蒜面積與大蒜橫徑之間的關系。選取大蒜三個級別每個級別大蒜若干，通過圖像得到其大蒜橫截面面積，記為:???????????????????????????????????????????????,得到其橫徑記為，。一元線性回歸分析預測法，是根據自變量和因變量的相關關系，建立與的線性回歸方程進行預測的方法。

本發明首先將全部已經測量數據分別帶入中，得：

本發明采用最小二乘法擬合一元線性回歸方程，最小二乘法在誤差理論中的基本含義是：在具有等精度的多次測量中，求最可靠（最可信賴）值時，是當各測量值的殘差平方和為最小是所求得的值。對測量數據的最小二乘法線性擬合時，是把所有測量數據點都標在坐標圖上，用最小二乘法擬合的直線，其各數據點與擬合直線之間的殘差平方和為最小。

對線性方程，按殘差平方和為最小，根據所有測量數據可得

將上式分別對和取偏導數得：

必要條件是