[發(fā)明專利]一種馬鈴薯瘡痂檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910236574.1
• 申請日: 2019-03-27
• 公開（公告）號: CN110047064B
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設計）人: 祁雁楠;呂程序;毛文華;李佳;王燁
• 申請（專利權）人: 中國農業(yè)機械化科學研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06K9/62
• 代理公司: 北京律誠同業(yè)知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 梁揮;尚群

1.一種馬鈴薯瘡痂檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S100、利用訓練數(shù)據(jù)集，建立馬鈴薯瘡痂的霍夫圓面積、標記瘡痂面積和真實瘡痂面積的回歸關系模型，并得到標記瘡痂面積和真實瘡痂面積的篩選閾值；

S200、獲取并讀入待測馬鈴薯圖像，對所述待測馬鈴薯圖像做切割和濾波預處理，利用邊界提取、邊界聯(lián)通和掩膜分割得到感興趣區(qū)域；

S300、提取所述感興趣區(qū)域的霍夫圓，并求得所述霍夫圓的面積，利用高斯拉普拉斯算子提取所述感興趣區(qū)域的特征矩陣；

S400、對所述特征矩陣進行K-means聚類，利用K-means聚類方法對所述特征矩陣的特征進行提取，并得到所述待測馬鈴薯的標記瘡痂面積；

S500、根據(jù)所述回歸關系模型，判斷所述待測馬鈴薯的標記瘡痂面積是否為瘡痂類，并計算所述待測馬鈴薯的回歸參考面積，對比所述回歸參考面積與所述篩選閾值，判斷所述待測馬鈴薯是否為瘡痂病薯；

其中，步驟S100進一步包括：

S101、獲取并讀入訓練集的馬鈴薯圖像，對所述馬鈴薯圖像做切割和濾波預處理，利用邊界提取、邊界聯(lián)通和掩膜分割得到感興趣區(qū)域；

S102、提取所述感興趣區(qū)域的霍夫圓，求得所述霍夫圓的面積，并計算所述馬鈴薯圖像的原圖瘡痂面積；

S103、計算真實瘡痂面積；

S104、利用高斯拉普拉斯算子提取所述感興趣區(qū)域的特征矩陣；對所述特征矩陣進行K-means聚類提取所述特征矩陣的特征，得到所述馬鈴薯圖像的標記瘡痂面積；以及

S106、建立所述馬鈴薯圖像的霍夫圓面積、標記瘡痂面積和真實瘡痂面積的回歸關系模型，并得到標記瘡痂面積和真實瘡痂面積的篩選閾值；

步驟S500判斷所述待測馬鈴薯是否為瘡痂病薯時，進一步包括：

S501、利用所述標記瘡痂面積進行第一次篩選，得到屬于瘡痂類型的區(qū)域；

S503、利用所述回歸關系模型，預測得到回歸參考面積；

S505、對所述回歸參考面積進行二次篩選，剔除馬鈴薯部分損傷和泥土影響，判斷所述回歸參考面積是否在參考瘡痂面積范圍內，在所述參考瘡痂面積范圍內，則判斷為瘡痂病薯；否則，判斷為非瘡痂病薯。

2.如權利要求1所述馬鈴薯瘡痂檢測方法，其特征在于，步驟S106進一步包括：

S1061、建立馬鈴薯瘡痂圖片的訓練數(shù)據(jù)集，在所述訓練數(shù)據(jù)集中，為每張馬鈴薯瘡痂圖片找到瘡痂病斑位置，利用霍夫圓方法求出馬鈴薯表面類圓區(qū)域霍夫圓面積X′₁，并篩選出瘡痂區(qū)域霍夫圓面積X₁，并求出所述馬鈴薯瘡痂圖片的實際瘡痂參考面積Y；

S1062、利用所述訓練數(shù)據(jù)集執(zhí)行如下步驟S10621-S10623，得到馬鈴薯瘡痂的聚類圖片，計算聚類結果的像素面積，得到馬鈴薯表面類圓區(qū)域聚類標記面積X'₂，利用覆蓋關系保留對應大小瘡痂痕跡面積，得到瘡痂區(qū)域聚類標記面積X₂；

S10621、獲取并讀入待測馬鈴薯圖像，對所述待測馬鈴薯圖像做切割和濾波預處理，利用邊界提取、邊界聯(lián)通和掩膜分割得到感興趣區(qū)域；

S10622、提取所述感興趣區(qū)域的霍夫圓，并求得所述霍夫圓的面積，利用高斯拉普拉斯算子提取所述感興趣區(qū)域的特征矩陣；

S10623、對所述特征矩陣進行K-means聚類，利用K-means聚類方法對所述特征矩陣的特征進行提取，并得到待測馬鈴薯的所述瘡痂區(qū)域聚類標記面積X₂；

S1063、利用二元線性回歸方法，得到回歸關系：

Y＝aX₁+bX₂+c+ε；

S1064、將已知的X₁，X₂及Y代入步驟S1063的公式中，求得a、b和c的值，其中，ε＝0，ε為擾動項，a、b和c分別為回歸待定系數(shù)。