| 主权项 |
一种禽蛋新鲜度的视觉检测方法，检测装置由光源（1）、传送带（2）、暗箱（3）、工业相机（4）和计算机（5）组成；在传送带（2）的下方设置有光源（1），在传送带（2）的上方设置有暗箱（3），在暗箱（4）的顶部正中设置有工业相机（4）；光源（1）通过传送带（2）的空隙透射放置在传送带（2）上的禽蛋（0），工业相机（4）通过数据线与计算机（5）相连；其特征在于包括下列步骤：①禽蛋图像的采集将禽蛋放置在传送带上的暗箱底部中间，工业相机拍照获取彩色图像；②禽蛋图像的预处理A、对图像进行裁剪，去除周围不需要的背景；B、提取图像R分量，先设定阈值去除禽蛋周围漏光部分，再将其转换成二值图像并填充；C、将此二值图像重组成三维图像；D、将三维图像与原彩色图像相乘，获得去除背景的禽蛋彩色图像；③提取气室面积与整个禽蛋面积比值（简称气室面积比），并作为特征参数A、对图像进行去相关拉伸增强对比度；B、采用梯度方法跟踪边缘，提取禽蛋Y方向梯度图；C、设定阈值，将Y方向梯度图转换为二值图像，并利用形态学方法去除小白点噪音；D、对二值图像进行膨胀腐蚀，将图中的散点连接成线；E、利用Hough变换检测图中最长的线段，并将此线段分别向两端反向延长；F、通过图像R分量提取禽蛋边缘，并在此图中显示出延长后的直线；G、对图像进行填充，获得此直线与禽蛋边缘相交部分的面积，即为气室面积；H、求整个禽蛋面积，并计算出气室面积比，即特征参数；④提取其它特征参数提取禽蛋图像的R、G、I分量，并分别求出其灰度均值；⑤建立模型A、以实验时获取的哈夫值、气室高度和蛋黄指数为新鲜度指标，综合判别禽蛋的新鲜度（1代表新鲜，2代表不新鲜），得出对应每个禽蛋新鲜度的矩阵；B、将实验样本按照2：1的比例分为训练集和预测集；C、以图像中提取的训练集的气室面积比和R、G、I分量灰度均值这四个特征参数为训练样本，以新鲜度矩阵为训练目标，利用SVM（支持向量机）建立模型；⑥新鲜度判别A、将预测集的特征参数——气室面积比和R、G、I分量灰度均值代入训练集建立的SVM新鲜度判别模型；B、判断输出是否为1；C、输出若不为1，则判断为不新鲜禽蛋；D、输出若为1，则判断为新鲜禽蛋。 |
