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[發(fā)明專利]一種霉菌檢測方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910933103.6 申請日: 2019-09-29
公開(公告)號: CN110689534B 公開(公告)日: 2022-08-09
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 王涵;劉狀;吳鋒 申請(專利權(quán))人: 珠海中科先進(jìn)技術(shù)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(quán)專利商標(biāo)事務(wù)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
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 霉菌 檢測 方法 系統(tǒng)
【說明書】:

發(fā)明公開了一種霉菌檢測方法及系統(tǒng),屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域,用于實(shí)現(xiàn):通過獲取大量霉變衣物的圖像數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度、顏色、紋理等標(biāo)簽貼紙,從而實(shí)現(xiàn)判別模型的訓(xùn)練,基于判別模型對待檢測的衣物圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行霉變檢測。本發(fā)明的有益效果為:利用計(jì)算機(jī)自動檢測,通過大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,快速有效地檢測出霉菌,避免了人工檢測速度慢,勞動強(qiáng)度大,易受主觀因素影響等缺點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域,特別涉及一種霉菌檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

夏季天氣時(shí)好時(shí)壞,有時(shí)候雨水綿綿不絕。溫暖濕潤的環(huán)境正是各種霉菌生長的好時(shí)機(jī)。此時(shí),人們應(yīng)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(jīng)常由于天氣過于潮濕或者未晾干即放入衣柜內(nèi),而普通衣柜又不具備通風(fēng)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(zhì)量。

目前判斷霉菌的辦法多是人工判斷,自身的知識和經(jīng)驗(yàn)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(shí)檢測出衣物霉菌的方法。

發(fā)明內(nèi)容

為至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一,本發(fā)明的目的在于提供一種霉菌檢測方法及系統(tǒng),通過獲取大量霉變衣物的圖像數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度、顏色、紋理等標(biāo)簽貼紙,從而實(shí)現(xiàn)判別模型的訓(xùn)練,基于判別模型對待檢測的衣物圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行霉變檢測。

本發(fā)明解決其問題所采用的技術(shù)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(gè)霉菌衣物的樣本圖像;S200、對所述多個(gè)樣本圖像進(jìn)行圖像處理及標(biāo)簽貼紙,得到學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫,基于所述學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行判別模型訓(xùn)練;S300、采集待檢測衣物圖像數(shù)據(jù),基于所述判別模型進(jìn)行圖像判別計(jì)算;S400、輸出所述判別模型的圖像判別計(jì)算結(jié)果,其中所述計(jì)算結(jié)果包括所述標(biāo)簽貼紙的信息。

有益效果:利用計(jì)算機(jī)自動檢測,通過大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,快速有效地檢測出霉菌,避免了人工檢測速度慢,勞動強(qiáng)度大,易受主觀因素影響等缺點(diǎn)。

根據(jù)本發(fā)明第一方面所述的,S200還包括:S210、對所述樣本圖像進(jìn)行裁剪操作,得到預(yù)處理樣本圖像,并計(jì)算霉菌面積大??;S220、對所述預(yù)處理樣本圖像進(jìn)行標(biāo)簽貼紙,其中標(biāo)簽貼紙包括對應(yīng)樣本圖像的紋理、顏色、霉菌的標(biāo)識面積以及污染程度信息;S230、對標(biāo)簽貼紙后的樣本圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)庫擴(kuò)充操作,得到擴(kuò)充后的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。

根據(jù)本發(fā)明第一方面所述的,S210還包括:S211、將所述樣本圖像進(jìn)行顏色空間變化,即將RGB空間轉(zhuǎn)化為LAB空間;對標(biāo)簽貼紙后的樣本圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)庫擴(kuò)充操作包括:使用Python實(shí)現(xiàn)灰度化、通過浮點(diǎn)算法、整數(shù)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(jìn)行處理,得到擴(kuò)充的數(shù)據(jù)庫,對單個(gè)樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行顏色空間變化和多算法進(jìn)行處理,得到多個(gè)處理后的樣本數(shù)據(jù),有助于完善并擴(kuò)充學(xué)習(xí)庫的數(shù)據(jù)量,提升判別準(zhǔn)確率。

根據(jù)本發(fā)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(jìn)行標(biāo)簽貼紙。S222、對所述樣本圖像中的輪廓進(jìn)行逐一遍歷,對顏色、灰度以及紋理形狀進(jìn)行分類識別,完成標(biāo)簽貼紙。

根據(jù)本發(fā)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(jìn)行標(biāo)簽貼紙;對所述樣本圖像中的輪廓進(jìn)行逐一遍歷,對顏色、灰度以及紋理形狀尋找與目標(biāo)相似度最大的區(qū)域,分離并進(jìn)行標(biāo)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(jī)森林算法的模型。

根據(jù)本發(fā)明第一方面所述的,紋理包括霉菌菌絲以及霉菌菌球。

根據(jù)本發(fā)明第一方面所述的,污染程度為霉菌總標(biāo)識面積與裁剪操作后霉菌面積的比值,計(jì)算式為:

其中P≥0.85為重度污染;

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖、流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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