[發(fā)明專利]基于激光成像的馬鈴薯圖像識別裝置和方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710475688.2 | 申請日： | 2017-06-21 |
| 公開（公告）號： | CN107451585B | 公開（公告）日： | 2023-04-18 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 饒秀勤;耿金鳳;應(yīng)義斌 | 申請（專利權(quán)）人： | 浙江大學(xué) |
| 主分類號： | G06V20/68 | 分類號： | G06V20/68;G06V10/14;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/56;G06V10/422;G01N21/47 |
| 代理公司： | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 激光 成像 馬鈴薯 圖像 識別 裝置 方法 | ||
1.一種基于激光成像的馬鈴薯圖像識別方法，其特征在于：該方法采用以下裝置實現(xiàn)，裝置包括待測對象(1)、光照箱(2)、線激光發(fā)射器(3)、計算機(jī)(4)、工業(yè)相機(jī)(5)、背景板(6)和反射帶(7)；線激光發(fā)射器(3)、計算機(jī)(4)和工業(yè)相機(jī)(5)均安裝在光照箱(2)內(nèi)，線激光發(fā)射器(3)放置在工業(yè)相機(jī)(5)上方，光照箱(2)側(cè)端開口作為激光出射端，背景板(6)正對線激光發(fā)射器(3)的出射端處開有條形通槽，條形通槽遠(yuǎn)離光照箱(2)的一側(cè)方置有反射帶(7)，待測對象(1)放置在條形通槽靠近光照箱(2)的一側(cè)方，待測對象(1)位于線激光發(fā)射器(3)出射端的正前方；
該方法的步驟如下：
1)線激光發(fā)射器(3)的出射端發(fā)出水平的線激光照射到待測對象(1)的表面形成激光散射光斑，經(jīng)待測對象(1)散射后被工業(yè)相機(jī)(5)采集到包含有激光散射光斑的原始激光散射圖像，將原始激光散射圖像進(jìn)行閾值分割得到二值圖像；
2)利用二值圖像確定感興趣區(qū)域；
3)將原始激光散射圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，在灰度圖像的感興趣區(qū)域內(nèi)提取灰度值，并繪制成激光散射灰度剖面線，再處理后得到樣條曲線；
4)在樣條曲線上提取四個特征值；
步驟4)具體為：
在樣條曲線上尋找并記錄最高點坐標(biāo)(um，vm)，再尋找并記錄樣條曲線上縱坐標(biāo)為0.9vm的兩個點坐標(biāo)、縱坐標(biāo)為0.1vm的兩個點坐標(biāo)、縱坐標(biāo)為0.8vm的兩個點坐標(biāo)和縱坐標(biāo)為0.2vm的兩個點坐標(biāo)，然后采用以下方式提取四個特征值：
記縱坐標(biāo)為0.9vm兩個點的橫坐標(biāo)之間的差值與縱坐標(biāo)為0.1vm兩個點的橫坐標(biāo)之間的差值之比為第一寬比，縱坐標(biāo)為0.8vm兩個點的橫坐標(biāo)之間的差值與縱坐標(biāo)為0.2vm兩個點的橫坐標(biāo)之間的差值之比為第二寬比；
以0.9vm縱坐標(biāo)值作為樣條曲線的高h(yuǎn)，以縱坐標(biāo)為0.1vm兩個點的橫坐標(biāo)之間的差值作為樣條曲線的寬w，記樣條曲線的高h(yuǎn)與寬w的比值為第一高寬比；
對樣條曲線進(jìn)行差分得到差分曲線，在差分曲線上查找并記錄差分值為5的兩個點分別到樣條曲線上所對應(yīng)的點作為正差分點，查找并記錄差分值為-5的兩個點分別到樣條曲線上所對應(yīng)的點作為負(fù)差分點，計算兩個正差分點的縱坐標(biāo)之間的差值與兩個負(fù)差分點的縱坐標(biāo)之間的差值的平均值，橫坐標(biāo)較小的正差分點和橫坐標(biāo)較大的負(fù)差分點的橫坐標(biāo)之間的差值作為差分差值，記平均值和差分差值的比值為第二高寬比；
5)用提取到的特征值識別待測對象(1)為馬鈴薯或者非馬鈴薯類；
步驟5)具體為：
5.1)先以已知確定且各自同等數(shù)量的馬鈴薯、土塊、石塊的三類對象作為待測對象，采用步驟1)-4)進(jìn)行處理獲得每個對象各自的四個特征值，并對三類對象分別構(gòu)建各自的樣本數(shù)據(jù)矩陣，并計算樣本數(shù)據(jù)矩陣協(xié)方差矩陣和均值矩陣；
5.2)接著以未知且需要確定是否為馬鈴薯的對象作為待測對象，采用步驟1)-4)進(jìn)行處理獲得四個特征值，用四個特征值構(gòu)建待測對象矩陣R，計算待測對象矩陣R分別與馬鈴薯、土塊、石塊三類對象的協(xié)方差矩陣和均值矩陣之間的馬氏距離Dp、Dc、Ds，三個馬氏距離Dp、Dc、Ds中最小值為Dp，則對象識別為馬鈴薯，否則不為馬鈴薯。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于激光成像的馬鈴薯圖像識別方法，其特征在于：步驟2)具體步驟是：在二值圖像中尋找激光散射光斑的最大寬度處并記錄，以連續(xù)最大寬度處組成作為感興趣區(qū)域的橫向范圍，由最大寬度處的上邊緣點沿圖像縱向方向向上延伸5倍的最大寬度作為感興趣區(qū)域縱向范圍的上邊界，由最大寬度處的下邊緣點沿圖像縱向方向向下延伸5倍的最大寬度作為感興趣區(qū)域縱向范圍的下邊界，由此構(gòu)建形成感興趣區(qū)域。
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