一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法技术

本发明专利技术提供了一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，涉及槟榔加工技术领域，所述方法包括以下步骤：原始图像采集；图像预处理中的滤波去噪、色彩空间转换与通道分离；阈值分割中得二值图并进行填充连通域；轮廓识别中对槟榔图像进行边缘检测从而识别出槟榔的长轴、短轴、周长、面积、最小外接矩形等特征参数；切片轨迹计算中利用基于背高值和切口长值的切片轨迹计算方法得到槟榔轨迹参数集合，最后根据权重算法综合评定出槟榔的最优切片轨迹线。根据本发明专利技术所提供的基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，目的旨在克服在槟榔切片工序过程中依靠机械式定位而不能准确定位到最优切片轨迹线的问题，提高槟榔切片质量，满足生产线实时切片要求。产线实时切片要求。产线实时切片要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法


[0001]本专利技术涉及槟榔加工
，特别涉及一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法。

技术介绍

[0002]槟榔切片是食品槟榔加工过程中的重要工序，其工艺直接影响成品食用槟榔的外形和质量。目前，在槟榔切片工序中仍然以人工手持刀具进行剖切的方式为主，存在生产效率低下、费时费力。有部分企业采用了机械切片的方式，但由于槟榔的机构特征，其形状大小不一，无法找到槟榔居中的切割面，使得生产出来的槟榔品像不佳，影响槟榔的口感、感官、销售等，这些都严重制约了槟榔产业的进一步发展。
[0003]如公告号为CN104772777A的专利技术专利就公开一种全自动槟榔等分切片机，其中主要公开了通过PLC系统控制振动盘面进行振动落籽，用U形定位槽对槟榔定位和内锥孔顶住槟榔的两端，使槟榔与分切刀片相对移动进行切片动作。该方法中使用机械式的槟榔定位方法，切刀不能相对定位槽灵活调整至最优的分切线上，由于槟榔个体差异极大，所以定位不够准确而容易导致切偏或漏切现象，故该机在实际槟榔加工中并不理想，仍有较大改进空间。而利用机器视觉技术能够有效的避免因槟榔个体差异引起的定位不准问题，其图像识别的快速性、准确性、非破坏性具有其他技术所没有的优点，如何将机器视觉技术实际应用于槟榔切片过程中就成了本领域亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，该方法至少在一定程度上克服了槟榔切片工序中不能准确定位到最优切片轨迹线的问题，提高了槟榔切片的质量。
[0005]为实现以上目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]本专利技术提供了一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，包括以下步骤：
[0007]原始图像采集：采集位于生产线上的槟榔原始图像；
[0008]图像预处理：对槟榔图像进行滤波处理，并转换至HSV颜色空间，分离出H通道、S通道、V通道三个单通道图像，并得到S单通道图像；
[0009]阈值分割：对S通道图像进行阈值分割，得到二值化图像，对二值图像中的连通域用漫水填充算法和图像形态学处理进行图像填充去除孔洞、小连通域；
[0010]轮廓识别：利用边缘检测算子检测识别出槟榔轮廓图像，提取出其有效轮廓计算出槟榔区域RegionDiff的长轴A、短轴B、周长P、面积S、得到外轮廓的最小外接矩形；
[0011]切片轨迹计算：槟榔轮廓图像计算切片轨迹预选线集合，对每个预选线集合进行权重打分，加权后计算每条预选线组合分数，根据各分数确定槟榔的最终切片轨迹线。
[0012]在一些实施例中，所述原始图像采集步骤中，当槟榔接近光电开关时，光电开关即刻触发工业CCD相机采集一帧图像，采用图像采集的方式为触发式采集。
[0013]在一些实施例中，所述图像预处理步骤中，滤波处理采用中值滤波，用图像像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点；中值滤波计算公式如下：
[0014]p(i,j)＝Median{f(i
‑
m,j
‑
m)},m＝3,5,7...
[0015]式中：P(i,j)——处理后图像在点(i,j)的灰度值；f(i,j)——原始图像灰度值。
[0016]在一些实施例中，所述图像预处理步骤中，将图像进行转换至HSV色彩空间，转换公式如下：
[0017][0018][0019][0020]v＝m
[0021]式中：r、g、b——分别为RGB图像中的红色分量、绿色分量、蓝色分量；h、s、v——分别为转换后的HSV颜色空间图像中的色度分量、饱和度分量、亮度分量。
[0022]在一些实施例中，所述阈值分割步骤中，利用自适应阈值分割的Otsu确定图像二值化的阈值，其计算公式如下：
[0023]w0＝N0/(M
×
N)
[0024]w1＝N1/(M
×
N)
[0025]N0+N1＝(M
×
N)
[0026]w0+w1＝1
[0027]μ＝w0*μ0+w1*μ1[0028]g＝w0(μ0‑
μ)2+w1(μ1‑
μ)2[0029]采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值T；式中：M
×
N——为图像的大小；N0——图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数；N1——像素灰度大于阈值T的像素个数；ω0——前景的像素点数占整幅图像的比例；μ0——前景的像素点数占整幅图像的平均灰度；ω1——背景像素点数占整幅图像的比例；μ1——景像素点数占整幅图像的平均灰度；μ——图像的总平均灰度记；g——类间方差。
[0030]在一些实施例中，所述阈值分割步骤中，按下式将槟榔从背景图像中分割出来，则
[0031][0032]式中：T为二值化分割阈值，Image3(x,y)为图像中(x,y)位置像素的灰度值：x表示槟榔图像X轴的坐标，y表示示槟榔图像Y轴的坐标。
[0033]在一些实施例中，所述轮廓识别步骤中，具体步骤如下：
[0034]计算最小外接矩形：提取槟榔区域RegionDiff的长轴A，短轴B的特征，对区域RegionDiff构建最小外接矩形，最小外接矩形的长边、短边即对应的长轴A、短轴B，利用以下计算公式计算得到最小外接矩形的长轴中轴线坐标G、E坐标；
[0035][0036][0037]y
n
＝f(x
n
)
[0038][0039][0040]式中：L、W分别为外接矩形的长度和宽度；(x0,y0)和(x5,y5)为外接矩形的轴线坐标；(x
n
,y
n
)、(x
m
,y
m
)分别为矩形的四个顶点坐标，函数f(x)为槟榔外轮廓曲线函数。
[0041]提取周长：提取周长P的特征，运用链式法则得到槟榔长度：P＝sqrt(2)*Nd+NX+NY；
[0042]提取面积：提取面积S的特征，设每个像素点的长度为单位1，则面积为：
[0043][0044]式中：(x,y)表示图像坐标；Q表示槟榔区域RegionDiff。
[0045]在一些实施例中，所述切片轨迹计算步骤中，对背高值和切长值分别使用两套不同的权重评分规则，当背高值或切长值在表中给定值之间时，其取值在评分分数二者之间的基于线性插值所得到的具体分数。
[0046]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：该方法克服了在槟榔切片工序过程中依靠机械式定位而不能准确定位到最优切片轨迹线的问题，能有效解决槟榔切线定位不准的情况，能快速、准确、非破坏性的获取到槟榔切片轨迹，提高了槟榔切片质量，该视觉识别方法简单，准确，稳定，满足生产线的实时切片要求。
[0047]1、本专利技术采用了图像识别算法对槟榔进行识别，能够通过设定背高和切长阈值计算切片轨迹，最后通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，其特征在于，包括以下步骤：原始图像采集：采集位于生产线上的槟榔原始图像；图像预处理：对槟榔图像进行滤波处理，并转换至HSV颜色空间，分离出H通道、S通道、V通道三个单通道图像，并得到S单通道图像；阈值分割：对S通道图像进行阈值分割，得到二值化图像，对二值图像中的连通域用漫水填充算法和图像形态学处理进行图像填充去除孔洞、小连通域；轮廓识别：利用边缘检测算子检测识别出槟榔轮廓图像，提取出其有效轮廓计算出槟榔区域RegionDiff的长轴A、短轴B、周长P、面积S、得到外轮廓的最小外接矩形；切片轨迹计算：槟榔轮廓图像计算切片轨迹预选线集合，对每个预选线集合进行权重打分，加权后计算每条预选线组合分数，根据各分数确定槟榔的最终切片轨迹线。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，其特征在于，所述原始图像采集步骤中，当槟榔接近光电开关时，光电开关即刻触发工业CCD相机采集一帧图像，采用图像采集的方式为触发式采集。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，其特征在于，所述图像预处理步骤中，滤波处理采用中值滤波，用图像像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点；中值滤波计算公式如下：p(i,j)＝Median{f(i
‑
m,j
‑
m)},m＝3,5,7...式中：P(i,j)——处理后图像在点(i,j)的灰度值；f(i,j)——原始图像灰度值。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，其特征在于，所述图像预处理步骤中，将图像进行转换至HSV色彩空间，转换公式如下：转换公式如下：转换公式如下：v＝m式中：r、g、b——分别为RGB图像中的红色分量、绿色分量、蓝色分量；h、s、v——分别为转换后的HSV颜色空间图像中的色度分量、饱和度分量、亮度分量。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，其特征在于，所述阈值分割步骤中，利用自适应阈值分割的Otsu确定图像二值化的阈值，其计算公式如下：w0＝N0/(M
×
N)w1＝N1/(M
×
N)N0+N1＝(M
×
...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄良沛，何友缘，谢天财，杨天龙，欧云，郭勇，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：