[發明專利]一種霉菌檢測方法及系統有效
| 申請號: | 201910933103.6 | 申請日: | 2019-09-29 |
| 公開(公告)號: | CN110689534B | 公開(公告)日: | 2022-08-09 |
| 發明(設計)人: | 王涵;劉狀;吳鋒 | 申請(專利權)人: | 珠海中科先進技術研究院有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;C12Q1/04;C12M1/00;C12M1/34 |
| 代理公司: | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人: | 張志輝 |
| 地址: | 519000 廣東省珠海市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 霉菌 檢測 方法 系統 | ||
本發明公開了一種霉菌檢測方法及系統,屬于數字圖像處理領域,用于實現:通過獲取大量霉變衣物的圖像數據,對圖像數據進行灰度、顏色、紋理等標簽貼紙,從而實現判別模型的訓練,基于判別模型對待檢測的衣物圖像數據進行霉變檢測。本發明的有益效果為:利用計算機自動檢測,通過大量樣本數據進行模型訓練,快速有效地檢測出霉菌,避免了人工檢測速度慢,勞動強度大,易受主觀因素影響等缺點。
技術領域
本發明涉及數字圖像處理領域,特別涉及一種霉菌檢測方法及系統。
背景技術
夏季天氣時好時壞,有時候雨水綿綿不絕。溫暖濕潤的環境正是各種霉菌生長的好時機。此時,人們應該注意霉菌對衣物的侵害和霉菌對人體健康的威脅。
日常生活中衣物經常由于天氣過于潮濕或者未晾干即放入衣柜內,而普通衣柜又不具備通風的功能,在這種情況下容易滋生霉菌,影響人們的日常生活,降低生活質量。
目前判斷霉菌的辦法多是人工判斷,自身的知識和經驗診斷,摻雜了較多主觀因素,存在速度和精度的不足,因此,急需一套在確保精確度的情況下及時檢測出衣物霉菌的方法。
發明內容
為至少解決現有技術中存在的技術問題之一,本發明的目的在于提供一種霉菌檢測方法及系統,通過獲取大量霉變衣物的圖像數據,對圖像數據進行灰度、顏色、紋理等標簽貼紙,從而實現判別模型的訓練,基于判別模型對待檢測的衣物圖像數據進行霉變檢測。
本發明解決其問題所采用的技術方案第一方面是:一種霉菌檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:S100、獲取多個霉菌衣物的樣本圖像;S200、對所述多個樣本圖像進行圖像處理及標簽貼紙,得到學習數據庫,基于所述學習數據庫進行判別模型訓練;S300、采集待檢測衣物圖像數據,基于所述判別模型進行圖像判別計算;S400、輸出所述判別模型的圖像判別計算結果,其中所述計算結果包括所述標簽貼紙的信息。
有益效果:利用計算機自動檢測,通過大量樣本數據進行模型訓練,快速有效地檢測出霉菌,避免了人工檢測速度慢,勞動強度大,易受主觀因素影響等缺點。
根據本發明第一方面所述的,S200還包括:S210、對所述樣本圖像進行裁剪操作,得到預處理樣本圖像,并計算霉菌面積大小;S220、對所述預處理樣本圖像進行標簽貼紙,其中標簽貼紙包括對應樣本圖像的紋理、顏色、霉菌的標識面積以及污染程度信息;S230、對標簽貼紙后的樣本圖像進行數據庫擴充操作,得到擴充后的學習數據庫。
根據本發明第一方面所述的,S210還包括:S211、將所述樣本圖像進行顏色空間變化,即將RGB空間轉化為LAB空間;對標簽貼紙后的樣本圖像進行數據庫擴充操作包括:使用Python實現灰度化、通過浮點算法、整數算法、平均值算法、移位法、單通道法、二值化法讀取原圖像以及灰度變換對所述樣本圖像進行處理,得到擴充的數據庫,對單個樣本圖像數據進行顏色空間變化和多算法進行處理,得到多個處理后的樣本數據,有助于完善并擴充學習庫的數據量,提升判別準確率。
根據本發明第一方面所述的,S220還包括:S221、使用判別模型,對所述樣本圖像進行標簽貼紙。S222、對所述樣本圖像中的輪廓進行逐一遍歷,對顏色、灰度以及紋理形狀進行分類識別,完成標簽貼紙。
根據本發明第一方面所述的,S220還包括:基于生成模型對所述樣本圖像進行標簽貼紙;對所述樣本圖像中的輪廓進行逐一遍歷,對顏色、灰度以及紋理形狀尋找與目標相似度最大的區域,分離并進行標簽貼紙;其中所述生成模型包括但不限于基于SR算法的模型、基于PCA算法的模型以及基于隨機森林算法的模型。
根據本發明第一方面所述的,紋理包括霉菌菌絲以及霉菌菌球。
根據本發明第一方面所述的,污染程度為霉菌總標識面積與裁剪操作后霉菌面積的比值,計算式為:
其中P≥0.85為重度污染;
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