基于机器视觉的食品品种检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的食品品种检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1，通过CCD图像采集模块采集被测食品图像信息；S2，对被测食品图像信息进行预处理；S3，提取被测食品的图像特征；S4，将提取的被测食品图像特征与数据库中存储的标准图像特征进行对比，确定被测食品品种。本发明能够快速、准确地检测出食品的品种，特别是没有外包装的食品，还能减少人力资源成本。

主权项

一种基于机器视觉的食品品种检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，通过CCD图像采集模块采集被测食品图像信息；S2，对被测食品图像信息进行预处理；S3，提取被测食品的图像特征；S4，将提取的被测食品图像特征与数据库中存储的标准图像特征进行对比，确定被测食品品种；具体包括：S41，将被测食品图像灰度直方图与数据库中的标准图像灰度直方图进行比较，计算灰度直方图差值h，式中，p_i是被测图像灰度值i的概率，q_i是数据库标准图像灰度值i的概率，L为灰度级总数，并对灰度直方图差值进行排序，差值越小，其优先级越高；S42，将被测食品图像特征的各色相值与数据库中的标准图像色相值进行比较，计算色相差值R，式中，r_i是测试图像色相值i的概率，s_i是数据库标准图像色相值i的概率，S为色相值级数，并对色相差值进行排序，差值越小，其优先级越高；S43，比较最小灰度直方图差值对应的索引值与最小HSV图像色相差值对应的索引值是否相同；若相同则该标准图像为被测食品图像所对应的标准图像，输出该标准图像在数据库中的索引并结束比较；若不相同则继续比较；S44，按照优先级顺序，比较下一个优先级的被测食品图像灰度直方图差值对应的索引值与HSV图像色相差值对应的索引值是否相同；若相同，则该标准图像为被测食品图像所对应的标准图像，输出该标准图像在数据库中的索引并结束比较；若不相同，则比较两个索引值对应的HSV图像特征差值大小，较小值对应的索引为被测食品的标准图像，输出该较小值对应的索引并结束比较；若不能找出被测食品图像灰度直方图差值对应的索引值和HSV图像色相差值对应的索引值或者任意一个对应的索引值，则提高被测食品图像灰度直方图差值或HSV图像色相差值的比较范围大小，重复步骤S44，直至结束比较。