鲜玉米果穗质量的计算机视觉检测分级方法及装置

摘要

本发明公开了鲜玉米果穗质量的计算机视觉检测分级方法及装置，旨在克服人工分级方法使分级的准确性和重现性均呈现不良效果的问题。该方法的步骤：1.在一定的光照条件下，图像采集设备对经过摄像头正下方的鲜玉米果穗采集图像并将其传送到主控计算机。2.主控计算机根据所获取的鲜玉米果穗图像通过智能分析软件进行图像分析，其步骤为：采用迭代-替换法分割鲜玉米果穗图像背景；在鲜玉米果穗图像经背景分割后所得到的图像的基础上提取特征作为鲜玉米果穗品质指标。3.在图像分析所获得的鲜玉米果穗品质指标的基础上，按照鲜玉米果穗分为3个等级的评级标准，利用模糊神经网络对鲜玉米果穗进行等级评定。本发明还提供了实施该方法的检测装置。

主权项

一种鲜玉米果穗质量的计算机视觉检测分级方法，其特征在于，所述的鲜玉米果穗质量的计算机视觉检测分级方法包括如下步骤：1)在一定的光照条件下，图像采集设备对经过摄像头(10)正下方的鲜玉米果穗采集图像并将获得的图像传送到主控计算机(12)；2)主控计算机(12)根据所获取的鲜玉米果穗原始图像通过智能分析软件进行图像分析，包括如下步骤：(1)采用迭代‑替换法分割鲜玉米果穗图像背景；(2)在鲜玉米果穗图像经背景分割后所得到的图像的基础上提取特征作为鲜玉米果穗品质的指标，包括如下方法步骤：a.采用二步旋转法提取鲜玉米果穗外形尺寸即穗长与直径指标；b.采用阈值‑面积法确定鲜玉米果穗秃尖指标；c.采用梯度阈值法确定鲜玉米果穗缺粒、异常粒的存在状态指标；d.采用颜色值法提取鲜玉米果穗色泽指标；e.采用小波纹理分析法和排列识别神经网络提取小波分解子图的纹理特征作为反映鲜玉米果穗籽粒排列状态指标；g.采用傅里叶能量环法和饱满度识别网络提取单环能量与总能量比值作为反映鲜玉米果穗籽粒饱满度指标；h.利用傅里叶能量环法和颜色值分析法提取饱满度特征和色泽特征，构建成熟度识别神经网络作为反映鲜玉米果穗籽粒成熟度指标；3)在图像分析所获得的鲜玉米果穗品质指标的基础上，按照鲜玉米果穗分为3个等级的评级标准，利用模糊神经网络对鲜玉米果穗等级进行评定。