[發(fā)明專利]一種基于OCT圖像的香梨瘀傷鑒別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610987796.3
• 申請日: 2016-11-10
• 公開（公告）號: CN106780427B
• 公開（公告）日: 2019-07-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周揚(yáng);劉鐵兵;王中鵬;陳正偉;施秧;周武杰;毛建衛(wèi);陳芳妮;宋起文;陶紅衛(wèi);吳茗蔚;劉喜昂;施祥;翁劍楓;李津蓉;陳才
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江科技學(xué)院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194
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本發(fā)明公開了一種基于OCT圖像的香梨瘀傷鑒別方法。采集香梨果實的OCT圖像后，使用自動閾值法分離OCT圖像中的果實目標(biāo)和背景，對梨的表皮外輪廓作曲線擬合，對果實目標(biāo)進(jìn)行平移變換，獲得表皮內(nèi)輪廓，對果肉區(qū)域圖像進(jìn)行平滑處理，將圖像沿水平方向等分成若干個區(qū)塊，根據(jù)作為表皮內(nèi)輪廓求解每個區(qū)塊的干涉強(qiáng)度下降速率，求解檢測區(qū)域所有區(qū)塊的干涉強(qiáng)度下降速率的均值，通過預(yù)設(shè)閾值判斷瘀傷的結(jié)果。本發(fā)明方法實現(xiàn)了香梨果肉的早期瘀傷的檢測，并完成瘀傷組織的自動判別，對不同形態(tài)的瘀傷組織具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，提高了檢測效率，配合成像等外觀檢測方法，為香梨內(nèi)在品質(zhì)在線檢測奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于水果內(nèi)部品質(zhì)自動化檢測領(lǐng)域，涉及OCT圖像處理方法，尤其是涉及了一種基于OCT圖像的香梨瘀傷鑒別方法。

背景技術(shù)

香梨是我國的產(chǎn)量較大的水果之一，其內(nèi)部品質(zhì)的快速檢測方法是香梨產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的主要技術(shù)問題。香梨在存儲、運(yùn)輸過程中，極易收到機(jī)械損傷，造成后期的局部腐爛。香梨的瘀傷可能出現(xiàn)在采摘、存儲、運(yùn)輸、包裝等各個環(huán)節(jié)，早期不易被察覺。瘀傷后的梨保存時間大大縮短，由于細(xì)胞結(jié)構(gòu)的破損，組織逐步褐變，嚴(yán)重制約了梨的貨架期及后期銷售。

在無損檢測梨內(nèi)部品種上，一般使用高光譜成像，需要大型設(shè)備，耗費(fèi)工時，且對檢測人員有一定技術(shù)要求，且高光譜圖像很難真正反映其內(nèi)部情況，光譜特征具有一定的隨機(jī)性。光學(xué)相干層析成像(OCT)通過測量物質(zhì)的光學(xué)反射散射特性展現(xiàn)內(nèi)部其結(jié)構(gòu)形態(tài)和分布，目前OCT圖像已經(jīng)用于人體多個組織的識別、定量測量、定性鑒定，報道表明圖像可以清楚展現(xiàn)生物組織的層次結(jié)構(gòu)。目前OCT圖像法在農(nóng)業(yè)、養(yǎng)殖領(lǐng)域主要應(yīng)用有：觀察蘋果的表皮結(jié)構(gòu)、區(qū)別海水有核珍珠與淡水無核珍珠、觀察種子的內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)、觀察植物葉片的生長缺陷等。該方法用于香梨種植業(yè)，具有較廣闊的應(yīng)用前景。

由于在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中，香梨的產(chǎn)量較大，每個貨物批次具有較多的箱數(shù)，故香梨OCT圖像的量非常大，采用人工判別，效率十分低下，因此需對圖像進(jìn)行自動分析。在香梨OCT圖像應(yīng)用過程中，自動檢測的算法報道較少，各項研究尚處于起步階段，現(xiàn)有技術(shù)缺少能進(jìn)行香梨早期瘀傷鑒別的方法。

發(fā)明內(nèi)容

針對于背景技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供了一種基于OCT圖像的香梨瘀傷鑒別方法，能夠使用OCT圖像識別香梨的瘀傷缺陷，并完成瘀傷區(qū)域組織的自動標(biāo)識和判別，提高了檢測效率，配合成像等外觀檢測方法，為香梨在線檢測奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案是包括以下步驟：

1)采集香梨果實的OCT圖像；

2)使用自動閾值法分離OCT圖像中的果實目標(biāo)和背景；

3)對梨的表皮外輪廓作曲線擬合，根據(jù)表皮外輪廓對果實目標(biāo)進(jìn)行平移變換；

4)繪制關(guān)系曲線，獲得果實目標(biāo)中表皮和果肉的分界線，作為表皮內(nèi)輪廓；

5)對圖像中表皮內(nèi)輪廓以下的部分進(jìn)行平滑處理；

6)將平滑處理后的果實目標(biāo)圖像沿水平方向等分成若干個區(qū)塊；

7)根據(jù)作為表皮內(nèi)輪廓求解每個區(qū)塊的干涉強(qiáng)度下降速率；

8)對于OCT圖像中的任一檢測區(qū)域，求解該檢測區(qū)域所有區(qū)塊的干涉強(qiáng)度下降速率的均值，通過預(yù)設(shè)閾值判斷瘀傷的結(jié)果。

所述步驟2)具體為：

2.1)處理獲得OCT圖像的灰度直方圖；

2.2)使用擬牛頓法求解如下公式的優(yōu)化問題，得到果實目標(biāo)和背景分離閾值k的最優(yōu)值；