[發(fā)明專利]一種圣女果分類方法、系統(tǒng)及圣女果在線分揀系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710607540.X
• 申請日: 2017-07-24
• 公開（公告）號: CN107330478A
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張美杰;張平;黃坤山;李力
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/52;G06K9/46;G06K9/34
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11227
• 代理人: 羅滿

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及農(nóng)產(chǎn)品檢驗領(lǐng)域，特別涉及一種圣女果分類方法、系統(tǒng)及圣女果在線分揀系統(tǒng)。

背景技術(shù)

我國是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國，同時也是農(nóng)產(chǎn)品的出口強國，隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們更加注重食用蔬果的質(zhì)量，而圣女果因其具有生津止渴、健胃消食、清熱解毒、涼血平肝等功效，受到廣大消費者的普遍喜愛?；谑ヅ麖V闊的市場前景，大批量包裝的圣女果走向市場，傳統(tǒng)檢驗圣女果的方法，都是由質(zhì)檢人員通過人眼檢查完成的，在對圣女果進行檢驗分類的過程中，需要質(zhì)檢人員仔細(xì)觀察圣女果的形狀、大小、顏色及缺陷等特征。顯然，質(zhì)檢人員長時間的觀察、檢驗圣女果，會導(dǎo)致質(zhì)檢人員的視覺疲勞。而且，質(zhì)檢人員在對圣女果進行分類的過程中，分類結(jié)果會受到人為因素的影響，導(dǎo)致圣女果的分類效率低下，分類結(jié)果不客觀，而且，質(zhì)檢人員在對圣女果進行分類的過程中，還有可能會對圣女果造成傷害，導(dǎo)致圣女果的產(chǎn)量下降，顯然在本技術(shù)領(lǐng)域急需尋找一種更加方便快速的技術(shù)手段來對圣女果進行檢驗分類，來提高圣女果的分類效率。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種圣女果分類方法及系統(tǒng)，用于提高圣女果的分類效率。其具體方案如下：

一種圣女果分類方法，包括：

采集互不黏連的圣女果的圖片；

從所述圖片中提取圣女果的特征參數(shù)；

利用所述特征參數(shù)對圣女果進行分類，得到相應(yīng)的分類結(jié)果。

優(yōu)選的，所述從所述圖片中提取圣女果的特征參數(shù)的過程，包括：

從所述圖片中提取圣女果的數(shù)量特征參數(shù)和/或大小特征參數(shù)和/或形狀特征參數(shù)和/或顏色特征參數(shù)和/或缺陷特征參數(shù)。

優(yōu)選的，所述從所述圖片中提取圣女果的特征參數(shù)的過程，包括：

對所述圖片進行預(yù)處理，得到圣女果連通域；

對圣女果連通域進行腐蝕處理，得到圣女果腐蝕區(qū)域；

計算圣女果腐蝕區(qū)域的數(shù)量，以得到圣女果的數(shù)量特征參數(shù)。

優(yōu)選的，所述從所述圖片中提取圣女果的特征參數(shù)的過程，包括：

對所述圖片進行預(yù)處理，得到圣女果連通域；

對圣女果連通域進行膨脹處理，得到圣女果膨脹區(qū)域；

將圣女果膨脹區(qū)域擬合為橢圓，得到圣女果橢圓區(qū)域；

計算圣女果橢圓區(qū)域的面積和/或周長，以得到圣女果的大小特征參數(shù)。

優(yōu)選的，所述從所述圖片中提取圣女果的特征參數(shù)的過程，包括：

對所述圖片進行預(yù)處理，得到圣女果連通域；

對圣女果連通域進行膨脹處理，得到圣女果膨脹區(qū)域；

將圣女果膨脹區(qū)域擬合為橢圓，得到圣女果橢圓區(qū)域；

計算圣女果橢圓區(qū)域的矩形度和/或圓形度和/或偏心率和/或不變矩，以得到圣女果的形狀特征參數(shù)。

優(yōu)選的，所述對所述圖片進行預(yù)處理，得到圣女果連通域的過程，包括：

將所述圖片由RGB格式轉(zhuǎn)換為HSV格式，得到HSV圖片；

對所述HSV圖片的S通道上的圖片進行閾值分割處理，得到圣女果區(qū)域；

對圣女果區(qū)域進行開運算處理，得到圣女果開運算區(qū)域；

對圣女果開運算區(qū)域進行連通處理，得到圣女果連通域。

優(yōu)選的，所述從所述圖片中提取圣女果的特征參數(shù)的過程，包括：

從所述圖片中提取圣女果的顏色特征，得到圣女果的顏色特征參數(shù)。

優(yōu)選的，所述利用所述特征參數(shù)對圣女果進行分類，得到相應(yīng)的分類結(jié)果的過程，包括：

將所述顏色特征參數(shù)輸入至第一訓(xùn)練后模型，得到所述第一訓(xùn)練后模型輸出的與圣女果對應(yīng)的顏色分類結(jié)果；

其中，所述第一訓(xùn)練后模型為利用第一訓(xùn)練樣本對基于高斯混合模型算法構(gòu)建的待訓(xùn)練模型進行訓(xùn)練后得到的模型，所述第一訓(xùn)練樣本包括顏色特征參數(shù)以及相應(yīng)的顏色分類信息。

優(yōu)選的，所述從所述圖片中提取圣女果的特征參數(shù)的過程，包括：

將所述圖片由RGB格式轉(zhuǎn)換為HSV格式，得到HSV圖片；

對所述HSV圖片的S通道上的圖片進行閾值分割處理，得到圣女果區(qū)域；

對圣女果區(qū)域進行局部閾值處理，得到圣女果缺陷區(qū)域；

對圣女果缺陷區(qū)域進行連通處理，得到圣女果缺陷連通域；

提取圣女果缺陷連通域的面積和/或周長和/或矩形度和/或圓形度和/或區(qū)域質(zhì)心和/或灰度均值和/或灰度標(biāo)準(zhǔn)差，以得到圣女果的缺陷特征參數(shù)。

優(yōu)選的，所述利用所述特征參數(shù)對圣女果進行分類，得到相應(yīng)的分類結(jié)果的過程，包括：