[發明專利]一種雜糧作物籽粒三軸尺寸快速檢測算法在審
| 申請號: | 201710682159.X | 申請日: | 2017-08-10 |
| 公開(公告)號: | CN107300360A | 公開(公告)日: | 2017-10-27 |
| 發明(設計)人: | 李曉斌;付麗紅;喬木 | 申請(專利權)人: | 山西農業大學 |
| 主分類號: | G01B11/02 | 分類號: | G01B11/02 |
| 代理公司: | 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司11471 | 代理人: | 付登云 |
| 地址: | 030800 山西*** | 國省代碼: | 山西;14 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 雜糧 作物 籽粒 尺寸 快速 檢測 算法 | ||
技術領域
本發明涉及植物顆粒特征參數計算技術領域,具體涉及一種雜糧作物籽粒三軸尺寸快速檢測算法。
背景技術
申請人申請到“十三五”國家重點研發計劃“雜糧作物機械收獲力學特性研究”,在這個項目中,準確測量雜糧籽粒的三軸尺寸是根本,有了長、寬、高這三個尺寸,才能進一步研究雜糧籽粒的拉伸、壓縮、摩擦等力學特性,進而為研究雜糧作物籽粒在機械收獲(撥禾、扶禾、切割、輸運、脫粒、分離清選、秸稈回收等作業)環節中減小籽粒損失率、破碎率和含雜率提供基礎數據,也為雜糧作物收獲機械的切割、脫粒、清選等關鍵部件創新設計以及整機性能優化設計提供數據支持。
目前對雜糧作物三軸尺寸的測量,主要靠人工進行,人利用游標卡尺一個一個測量,費時費力,測量效率低;其次,人根據主觀意識判斷、測得的三軸尺寸并不能反映雜糧作物真正的三軸尺寸,因為雜糧作物(如蕎麥、谷子、高粱、青稞、藜麥、薏米等)本身很小,且外觀、形態各異(有的是球體,有的是椎體,有的是三棱體,有的是橢球體,還有外形不規則的),人拿在手里很難憑肉眼確定該籽粒準確的三軸方向,在這種情況下測量,本身就造成了測量誤差;第三,即使準確確定了三軸方向,如此小的待測對象(一般為1~5mm),在被游標卡尺夾住后,由于夾持力的大小較難控制(靠人手來控制),難免會造成籽粒受壓變形(測量值小于真實值)或游標卡尺不能與籽粒充分接觸(測量值大于真實值),這些都會造成測量誤差,從而使測量結果與真實值有較大差距。
也有的人借助于顯微鏡或放大鏡進行測量,但仍無法準確確定三軸位置,同時測量效率更低,誤差也不會減小。
發明內容
有鑒于此,本發明的目的在于克服現有技術的不足,提供一種雜糧作物籽粒三軸尺寸快速檢測算法,以解決現有技術中人工測量帶來的雜糧作物籽粒三軸尺寸測量誤差大、效率低的問題。
為實現以上目的,本發明采用如下技術方案:
一種雜糧作物籽粒三軸尺寸快速檢測算法,包括:
步驟S1、將多個待測雜糧作物籽粒和一枚標準尺寸的硬幣平放后置于紅色LED背光源下,采集待測雜糧作物籽粒和標準尺寸的硬幣的投影圖像;其中,所述標準尺寸的硬幣作為雜糧籽粒尺寸測量的標定物;
步驟S2、讀取所述多個待測雜糧作物籽粒的投影圖像,并將該投影圖像轉換為灰度圖像;
步驟S3、利用自動閾值法將所述灰度圖像轉換為二值圖像;
步驟S4、去除所述二值圖像中的噪點,得到去噪后的二值圖像;
步驟S5、獲取所述去噪后的二值圖像的負片;
步驟S6、將所述多個待測雜糧作物籽粒和標準尺寸的硬幣進行標記;
步驟S7、繪制每個待測雜糧作物籽粒的最小外接矩形;
步驟S8、根據所述標準尺寸的硬幣,其單位像素所對應的實際尺寸值及所述最小外接矩形的長度像素值和寬度像素值,以得到投影圖像下最小外接矩形以毫米為單位的長度尺寸值和寬度尺寸值;其中,待測雜糧作物籽粒的實際長度尺寸值=投影圖像下最小外接矩形的長度尺寸值,待測雜糧作物籽粒的實際寬度尺寸值=投影圖像下最小外接矩形的寬度尺寸值;
步驟S9、將所述多個待測雜糧作物籽粒和標準尺寸的硬幣直線豎直擺放后置于紅色LED背光源下,采集待測雜糧作物籽粒和標準尺寸的硬幣的側視圖像后,返回步驟S2,得到側視圖像下最小外接矩形豎直方向的尺寸值;其中,待測雜糧作物籽粒的實際高度尺寸值=側視圖像下最小外接矩形豎直方向的尺寸值。
優選地,所述步驟S1具體為:將待測雜糧作物籽粒和一枚標準尺寸的硬幣平放后置于紅色LED背光源下,利用攝像頭采集待測雜糧作物籽粒的投影圖像,其中,所述攝像頭的型號為:羅技Logitech C930e,分辨率為1920*1080。
優選地,所述步驟S2包括:
步驟S21、利用Matlab中的函數f=imread(filename)將所述投影圖像讀入Matlab中,利用Matlab中的函數imshow(f)將讀入的原始投影圖像f顯示出來,其中,filename為存入本地的投影圖像名;
步驟S22、運用函數f1=rgb2gray(f)將投影圖像f由RGB彩色圖像轉換為灰度圖像f1。
優選地,所述步驟S3具體為:利用Matlab中的函數f2=im2bw(f1,graythresh(f1))將灰度圖像f1轉換為二值圖像f2。
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