[發明專利]一種用于大米色選的發黑物料識別方法

在審

• 申請號: 202010692577.9
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111815724A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 汪俊鋒;鄧宏平;劉罡
• 申請（專利權）人: 安徽螢瞳科技有限公司
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T7/13;G06T7/11;G06T5/00;G06K9/46;G06K9/00
• 代理公司: 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147
• 代理人: 練蘭英

本發明公開了一種用于大米色選的發黑物料識別方法，涉及大米色選技術領域，將獲取的槽道線性圖像進行逐行逐像素的遍歷，對其中有效的物料像素點進行加權的灰度處理，若灰度值小于黑色閾值，則判定該像素點為黑色像素點，若該待識別圖像連續n行的黑色像素點數量均超出壞點數閾值，則判定該物料為發黑物料。通過上述方法既提高了黑色像素點識別的準確度，又不會輕易產生誤判，從而能夠大大提高發黑物料剔除的工作效率和準確率；與此同時，能夠剔除部分發黑的物料，且允許發黑范圍可根據實際需要進行設置，具有較強的適用性。

技術領域

本發明涉及大米色選技術領域，尤其是一種用于大米色選的發黑物料識別方法。

背景技術

隨著生活水平的提高，人們對大米的消費逐步向優質化、功能化、綠色化方向發展。大米篩選通常是利用顏色差異剔除混入大米中的異色雜質，主要的異色雜質有發黑雜質、發黃雜質。目前，市場上現有的大米色選機存在異色雜質分選精度不夠高，需要多次分選的問題，究其根本還是因為異色雜質的識別準確度不夠高。

發明內容

針對上述問題，本發明提供一種用于大米色選的發黑物料識別方法，能夠大大提高發黑物料剔除的準確率。

一種用于大米色選的發黑物料識別方法，將待識別圖像進行逐行逐像素的遍歷，對其中有效的物料像素點進行加權的灰度處理，若灰度值小于黑色閾值，則判定該像素點為黑色像素點，若該待識別圖像連續n行的黑色像素點數量均超出壞點數閾值，則判定該物料為發黑物料。

進一步的，從待識別圖像中提取有效的物料像素點包括去除背景操作和去除邊緣操作，去除背景操作是通過背景像素點樣本集獲取背景像素的RGB范圍，若待識別圖像的像素點落入背景像素的RGB范圍，則判定為背景像素點；去除邊緣操作是通過邊緣像素點樣本集獲取邊緣像素的RGB范圍，若待識別圖像的像素點落入邊緣像素的RGB范圍，則判定為物料邊緣像素點。

進一步的，邊緣像素點樣本圖像采用1024幀低速下料圖像，提取物料邊緣區域，獲取邊緣像素的RGB范圍。

本發明具體包括以下步驟：

1、設置加權灰度化參數(K_R,K_G,K_B)、黑色閾值M1、壞點數閾值M2，其中K_R、K_G、K_B取整數0-1024；

2、采集背景像素點樣本集，統計背景像素的RGB范圍；

3、采集邊緣像素點樣本集，統計邊緣像素的RGB范圍；

4、獲取待識別圖像并進行預處理；

5、逐行逐像素遍歷待識別圖像，去除背景像素點和物料邊緣像素點，對剩余的有效物料像素點進行加權的灰度處理，若灰度值小于黑色閾值M1，則判定該像素點為黑色像素點，若該待識別圖像連續n行的黑色像素點數量均超出壞點數閾值M2，則判定該物料為發黑物料。

進一步的，所述步驟4中的預處理包括畸變矯正和邊緣增強。

本發明通過微觀像素點識別，去除背景和邊緣后，通過加權的灰度處理判定某一像素點是否為黑色像素點，但并不是存在黑色像素點就判定為發黑物料，而是連續n行的黑色像素點數量均超出一定閾值，才判定為發黑物料，將其剔除。通過上述方法既提高了黑色像素點識別的準確度，又不會輕易產生誤判，從而能夠大大提高發黑物料剔除的工作效率和準確率；與此同時，能夠剔除部分發黑的物料，且允許發黑范圍可根據實際需要進行設置，具有較強的適用性。

具體實施方式