[發(fā)明專利]一種基于機器視覺的高粱開口率檢測方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2021-11-17
• 公開（公告）號: CN114037898A
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔡植;楊生智;章軍;呂鋒
• 申請（專利權(quán)）人: 勁牌有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16
• 代理公司: 北京文苑專利代理有限公司 11516
• 代理人: 于利曉

1.一種基于機器視覺的高粱開口率檢測方法，其特征在于，包括：

步驟S1，采集傳送帶上的運動高粱圖像；

步驟S2，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法檢測散落的高粱；

步驟S3，基于機器視覺方法對檢測到的高粱顆粒進(jìn)行重疊區(qū)域去除；

步驟S4，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對去除重疊區(qū)域后的高粱顆粒進(jìn)行開口分類；

步驟S5，基于機器視覺方法對高粱顆粒開口大小進(jìn)行檢測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于機器視覺的高粱開口率檢測方法，其特征在于，所述步驟S1包括：

通過高速攝像機獲取高清圖像數(shù)據(jù)，并將原始數(shù)據(jù)中的RGB圖像進(jìn)行灰度化，同時保留原始RGB圖像，灰度圖像用于散落高粱顆粒檢測。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于機器視覺的高粱開口率檢測方法，其特征在于，所述步驟S2包括：

建立高粱散落顆粒數(shù)據(jù)集，其中包括多顆重疊散落、單顆重疊散落、模糊顆粒散落圖像數(shù)據(jù)，每一張圖像都包含場景類別標(biāo)簽；

設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用Resnet-50結(jié)構(gòu)作為骨架模型；

訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

調(diào)用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)模型對散落顆粒進(jìn)行檢測。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述基于機器視覺的高粱開口率檢測方法，其特征在于，所述步驟S3包括：

將包含高粱顆粒的圖片進(jìn)行四等分劃分，然后使用半徑為5的高斯函數(shù)計算每個等分窗口的平均亮度，得到每個窗口的分割閾值，使用該閾值對原圖進(jìn)行分割，得到包含高粱顆粒的二值化圖片，以去掉傳送帶背景干擾以及重疊的高粱顆粒區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述基于機器視覺的高粱開口率檢測方法，其特征在于，所述步驟S4包括：

使用經(jīng)典分類網(wǎng)絡(luò)MobileNet對分割后的高粱顆粒圖片進(jìn)行二分類，輸出結(jié)果為已開口與未開口。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述基于機器視覺的高粱開口率檢測方法，其特征在于，所述步驟S5包括：

使用分水嶺算法，利用高粱開口區(qū)域與未開口區(qū)域存在差異，對每個像素的灰度級進(jìn)行從低到高排序；

在從低到高實現(xiàn)淹沒過程中，對每一個局部極小值采用先進(jìn)先出結(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷及標(biāo)注，得到標(biāo)注梯度圖像；

使用自定義Laplace算子計算得到開口部分；

使用步驟S3中得到的自適應(yīng)分割閾值，對開口部分進(jìn)行去噪處理，得到開口數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述基于機器視覺的高粱開口率檢測方法，其特征在于，所述步驟S5包括：

假定存在含單顆高粱圖像矩陣函數(shù)f(x,y),它在點(x,y)上的梯度為一個具有大小以及方向性的矢量，其中x方向以及y方向上的梯度分別表示為G_x與G_y，定義梯度表達(dá)式如下：

其中，

由于拉普拉斯是一種微分算子，用于顯著表達(dá)圖像中的突然變化的像素點，根據(jù)高粱顆粒開口部分與未開口部分之間的圖像特性，定義Laplace算子如下：

通過Laplace算子計算分水嶺算法分割后的梯度信息，只保留開口高粱的開口部分信息，進(jìn)行最終的統(tǒng)計分析。

8.一種基于機器視覺的高粱開口率檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

采集單元，用于采集傳送帶上的運動高粱圖像；

第一檢測單元，用于基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法檢測散落的高粱；

去除單元，用于基于機器視覺方法對檢測到的高粱顆粒進(jìn)行重疊區(qū)域去除；

分類單元，用于基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對去除重疊區(qū)域后的高粱顆粒進(jìn)行開口分類；

第二檢測單元，用于基于機器視覺方法對高粱顆粒開口大小進(jìn)行檢測。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述權(quán)利要求1-7中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機系統(tǒng)，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)所述權(quán)利要求1-7中任一項所述方法的步驟。