【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉，特别涉及一种基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法、系统及装置。
技术介绍
1、蚕豆荚参数主要包括蚕豆荚的长、宽、面积、凸弧长、凹弧长、弦长、弯曲夹角、籽粒数、籽粒间距、籽粒间隙、蚕豆荚形状整齐度及中轴线长度等数据。分析蚕豆荚各类参数能够优化蚕豆培育方案以及指导新品种的研发。而在现有技术中，蚕豆荚参数的测量主要通过人工测量实现。但是传统人工测量方法消耗的时间、人力以及经济成本较大，已无法应对当今建筑行业快速发展的需求，并且传统人工测量方法存在精度低、重复测量误差大、难度高、效率低等缺陷。
2、随着机器视觉技术的发展，由于能够快速获取大量信息且易于自动处理，也易于同设计信息和加工控制信息集成，提高生产的柔性和自动化程度，在质量检测、工况监视和成品检验等领域应用广泛。但通过机器视觉技术实现蚕豆荚参数的测量也存在许多问题：基于机器视觉技术的设计和安装需要较高的技术水平，维护成本较高；由于机器视觉技术涉及到图像处理等复杂的计算机技术，在数据分析方面存在一定的困难，在某些情况下甚至无法提供足够的信息来确定问题存在的根本原因。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的缺点，提供了一种基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法、系统及装置。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：
3、一种基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，所述蚕豆荚参数至少包括蚕豆夹籽粒参数、蚕豆荚表型参数、蚕豆荚形状参数及蚕豆荚形态参数，包括以下步骤：p>
4、获取蚕豆荚原始图像并进行预处理，得到蚕豆荚rgb图像及蚕豆荚二值图像，其中，所述蚕豆荚原始图像为光线穿透蚕豆荚时获取的蚕豆荚原始图像；
5、对所述蚕豆荚rgb图像进行处理，得到蚕豆荚中每个籽粒之间的间隙区域，基于间隙区域得到籽粒个数及籽粒间隙距离；
6、基于蚕豆荚二值图像提取蚕豆荚轮廓，基于蚕豆荚轮廓进行最小外接矩形拟合及多边形轮廓拟合，基于最小外接矩形得到籽粒间距，基于最小外接矩形及多边形轮廓拟合得到蚕豆荚表型参数；
7、基于最小外接矩形确定蚕豆荚端点，根据蚕豆荚端点确定蚕豆荚的凸弧及凹弧，进而得到蚕豆荚形状参数，包括弦长、凸弧长及凹弧长；
8、基于凸弧长及凹弧长得到蚕豆荚宽度直方图，并通过蚕豆荚宽度直方图得到蚕豆荚形态参数，包括蚕豆荚弯曲程度、蚕豆荚宽度均值、蚕豆荚整齐度及蚕豆荚中轴线长度。
9、作为一种可实施方式，所述获取蚕豆荚原始图像并进行预处理，得到蚕豆荚rgb图像及蚕豆荚二值图像，包括以下步骤：
10、获取蚕豆荚原始图像并提取包含有蚕豆荚的区域图像，得到蚕豆荚区域图像；
11、对所述蚕豆荚区域图像进行图像增强处理，得到增强后蚕豆荚图像；
12、对所述增强后蚕豆荚图像进行滤波处理，得到滤波后蚕豆荚图像；
13、对所述滤波后蚕豆荚图像进行图像边缘检测，得到蚕豆荚的边缘信息进而分割出蚕豆荚rgb图像；
14、对所述蚕豆荚rgb图像进行灰度化及二值化处理，得到所述蚕豆荚二值图像。
15、作为一种可实施方式，所述对所述蚕豆荚rgb图像进行处理，得到蚕豆荚中每个籽粒之间的间隙区域，包括以下步骤：
16、分离出所述蚕豆荚rgb图像的绿色通道，并绘制到像素为0的预设空白图像中，得到第一图像；
17、对所述第一图像进行降噪处理，得到蚕豆荚中每个籽粒之间的间隙区域。
18、作为一种可实施方式，所述基于间隙区域得到籽粒个数及籽粒间隙距离，包括以下步骤：
19、统计间隙区域的数量，得到蚕豆荚间隙区域个数，基于蚕豆荚间隙区域个数进行计算，得到籽粒个数，所述籽粒个数为蚕豆荚间隙区域个数+1；
20、基于第一图像，提取间隙区域轮廓并得到轮廓点集；
21、对轮廓点集进行最小二乘直线拟合，得到拟合直线，计算拟合直线与间隙区域轮廓的两个交点，即为第一交点和第二交点并计算第一交点和第二交点形成线段的中垂线；
22、计算中垂线与间隙区域轮廓的两个交点，即为第三交点和第四交点，所述第三交点和第四交点之间的距离即为籽粒间隙距离。
23、作为一种可实施方式，蚕豆夹籽粒参数至少包括籽粒个数、籽粒间隙距离及籽粒间距，蚕豆荚表型参数包括周长、面积、荚长、荚宽及弯曲夹角。
24、作为一种可实施方式，所述基于最小外接矩形得到籽粒间距，包括以下步骤：
25、基于最小外接矩形确定最小外接矩形两条长边所在第一直线和第二直线；
26、基于拟合直线对所述蚕豆荚轮廓进行分割处理，得到第一轮廓、第二轮廓、第三轮廓及第四轮廓；
27、基于第一轮廓和第二轮廓向第一直线作垂线段，基于第三轮廓和第四轮廓向第二直线作垂线段，计算所有垂线段的距离并构建垂线段高度直方图，进而计算垂线段高度直方图的最小值；
28、基于最小值确定蚕豆荚轮廓的第一凸点坐标、第二凸点坐标、第三凸点坐标及第四凸点坐标；
29、计算第一凸点坐标与第二凸点坐标的第一中点坐标，计算第三凸点坐标与第四凸点坐标的第二中点坐标，所述第一中点坐标和第二中点坐标之间的距离，即为籽粒间距。
30、作为一种可实施方式，所述基于最小外接矩形及多边形轮廓拟合得到蚕豆荚表型参数，包括以下步骤：
31、所述多边形轮廓拟合的轮廓长度即为蚕豆荚的周长；
32、计算蚕豆荚轮廓的轮廓面积，基于轮廓面积及周长，得到蚕豆荚的面积，表示如下：
33、蚕豆荚的面积＝轮廓面积+周长/2；
34、最小外接矩形的两条长边即为蚕豆荚的荚长；
35、对最小外接矩形的长边做垂直平分线，确定所述垂直平分线与蚕豆荚轮廓的第一交互交点和第二交互交点，第一交互交点和第二交互交点之间的距离即为蚕豆荚的荚宽；
36、确定第一交互交点和第二交互交点的中点，以中点作为顶点构建与蚕豆荚端点与中点坐标的夹角，所述夹角即为蚕豆荚弯曲夹角。
37、作为一种可实施方式，所述基于最小外接矩形确定蚕豆荚端点，根据蚕豆荚端点确定蚕豆荚的凸弧及凹弧，进而得到蚕豆荚形状参数，包括以下步骤：
38、确定最小外接矩形两条短边所在的第三直线和第四直线，并分别确定第三直线和第四直线与蚕豆荚轮廓的最近的点，所述最近的点即为蚕豆荚端点，蚕豆荚端点间距离即为蚕豆荚弦长；
39、基于所述蚕豆荚端点确定蚕豆荚端点所在直线并确定所述直线的中垂线；
40、确定所述中垂线与蚕豆荚轮廓的两个交点，并分别计算两个交点与中垂线之间的距离即第一距离和第二距离；
41、确定两个交点的中点，以中点作为顶点构建与蚕豆荚端点与中点坐标的夹角，所述夹角即为蚕豆荚弯曲夹角；
42、判断第一距离和第二距离的长短，短距离所在半弧为蚕豆荚凹弧，长距离所在半弧为蚕豆荚凸弧；
43、分别对蚕豆荚凹弧及蚕豆荚凸弧本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，所述蚕豆荚参数至少包括蚕豆夹籽粒参数、蚕豆荚表型参数、蚕豆荚形状参数及蚕豆荚形态参数，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述获取蚕豆荚原始图像并进行预处理，得到蚕豆荚RGB图像及蚕豆荚二值图像，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述对所述蚕豆荚RGB图像进行处理，得到蚕豆荚中每个籽粒之间的间隙区域，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述基于间隙区域得到籽粒个数及籽粒间隙距离，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，蚕豆夹籽粒参数至少包括籽粒个数、籽粒间隙距离及籽粒间距，蚕豆荚表型参数包括周长、面积、荚长、荚宽及弯曲夹角。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述基于最小外接矩形得到籽粒间距，包括以下步骤：
7.根据权利要求1
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述基于最小外接矩形确定蚕豆荚端点，根据蚕豆荚端点确定蚕豆荚的凸弧及凹弧，进而得到蚕豆荚形状参数，包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述基于凸弧长及凹弧长得到蚕豆荚宽度直方图，并通过蚕豆荚宽度直方图得到蚕豆荚形态参数，包括以下步骤：
10.一种基于机器视觉的蚕豆荚参数解析系统，其特征在于，包括获取预处理模块、第一分析模块、第二分析模块、第三分析模块及第四分析模块；
11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任意一项所述的方法。
12.一种基于机器视觉的蚕豆荚参数解析装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，所述蚕豆荚参数至少包括蚕豆夹籽粒参数、蚕豆荚表型参数、蚕豆荚形状参数及蚕豆荚形态参数，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述获取蚕豆荚原始图像并进行预处理，得到蚕豆荚rgb图像及蚕豆荚二值图像，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述对所述蚕豆荚rgb图像进行处理，得到蚕豆荚中每个籽粒之间的间隙区域，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述基于间隙区域得到籽粒个数及籽粒间隙距离，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，蚕豆夹籽粒参数至少包括籽粒个数、籽粒间隙距离及籽粒间距，蚕豆荚表型参数包括周长、面积、荚长、荚宽及弯曲夹角。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蚕豆荚参数解析方法，其特征在于，所述基于最小外接矩形得到籽粒间距，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于机器视...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘庭付，周宇杰，褚剑峰，王琳琳，钟洋敏，马瑞芳，
申请(专利权)人：丽水市农林科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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