CN107993244B - 一种玉米自动检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种玉米自动检测方法，包括如下步骤：a)尺寸过小检测；b)玉米粒整体颜色检测；c)玉米粒破损检测；d)虫洞检测；e)霉变检测；f)表面裂痕检测。通过本发明方法极大的降低了检测成本、提高了检测效率。

Description

一种玉米自动检测方法

技术领域

本发明涉及粮食安全检测，涉及玉米，具体涉及一种玉米自动检测方法。

背景技术

玉米是国人的主要粮食作物。在收集和储存玉米的过程中，玉米出现霉变、碎裂、虫洞等现象，是很常见的现象。这些异常玉米，会影响人体的健康，必须加以检测和滤除。

常规的利用人工对玉米进行逐粒检测的方法，成本太高，检测效率低。

发明内容

本发明目的是提供一种玉米自动检测方法，极大的降低了检测成本、提高了检测效率。

为了实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种玉米自动检测方法，包括如下步骤：

a)尺寸过小检测：捕获背景图像；当前图像与背景图像做差；前景检测，得到玉米粒对应的像素点；连通域检测，得到玉米粒的尺寸；与经验阈值进行比较，过滤小尺寸玉米粒；

b)玉米粒整体颜色检测：玉米粒外轮廓提取；尖端点定位，所述尖端点为遍历轮廓，玉米粒上夹角值最大的位置；胚乳区域检测，所述胚乳区域是玉米粒表面上，亮度值较高的凹槽型区域；子叶部分检测，所述的子叶部分为玉米粒上，去除胚乳部分之外的剩余区域；色彩值提取；

c)玉米粒破损检测：玉米粒外轮廓提取；外轮廓平滑性检测；玉米粒对称性分析；

d)虫洞检测：配置光源的角度和LED灯光的亮度，使得玉米粒表面全部都变成白色；孔洞位置，由于灯光无法得到反射，因此变成黑色小洞；在玉米粒区域内，对图像进行二值化，使得黑色小洞变成白色前景；连通域检测；找到所有的尺寸大于阈值的连通域；如果连通域的数目大于或者等于1，则说明玉米粒上存在孔洞，此时预警；

e)霉变检测：利用区域增长法，得到胚乳区域；将胚乳区域提取出来；对胚乳区域对应的像素值，进行亮度分析，得到直方图；在存在霉变点时，亮度直方图会出现两个波峰；找到两个波峰之间的分类阈值；对胚乳区域，利用上步找到的阈值进行二值化；连通域分析，得到最大连通域；最大连通域宽和高都大于20个像素的阈值，则说明存在霉变点，此时预警；

f)表面裂痕检测：在玉米粒的表面，进行边缘提取；过滤长度＜50像素的短边缘；对每一条长边缘，进行梯度分析。

进一步的，步骤a)中捕获背景图像在进行玉米粒检测之前，背景图像的获取步骤如下：

a11)利用摄像机，对着背景连续拍摄图像；

a12)检测该段时间的图像，是否存在运动目标，如果存在，则需要重新拍摄；

a13)如果该段图像都是静止的，则通过对所有图像计算均值，得到背景图。

进一步的，步骤b)中胚乳区域检测的凹槽型区域的取得步骤为：

b31)从玉米尖端开始，向外搜索亮度值接近的区域；

b32)采用递归的方法，逐步向外扩展；

b33)直到扩展到遇到边界，停止；

b34)此时所有的扩展区域都是胚乳部分。

进一步的，步骤c)中外轮廓平滑性检测具体步骤如下：

c21)遍历每一个轮廓点；

c22)找到当前轮廓点的前面第5个点，以及后面的第5个点；

c23)分别计算这两个点与当前点构成的夹角；

c24)遍历所有点的夹角值，如果某个夹角值小于120°，则预警，此时轮廓不具有平滑性。

进一步的，步骤c)中玉米粒对称性分析具体步骤如下：

c31)遍历轮廓，找到玉米粒上夹角值最大的位置，作为尖端点；

c32)从尖端点出发，发射直线，与任意轮廓点连接起来；

c33)以当前连线作为对称轴，计算左右两侧的图像内容的对称性；

c34)找到配对数目最多的对称轴；

c35)如果最大对称性匹配的像素数目不到总数目的80％，则说明玉米粒不是完整的，某个部分出现了残缺。

进一步的，步骤f)中对每一条长边缘，进行梯度分析的步骤是：

f31)遍历每一个边缘点；

f32)沿着边缘垂直的方向，采集像素进行分析；

f33)记录下边缘两侧，梯度值小于10的像素点位置，作为边缘的边界点；

f34)根据左右两侧，边缘的边界点的坐标差，得到当前边缘点对应的边缘宽度；

f35)如果当前边缘的所有点的边缘宽度都小于6个像素，则认为该线条是裂缝，否则是胚乳边缘；

f36)存在裂缝的情形，需要预警。

本发明的技术效果在于：本发明提出了一种利用机器视觉，对玉米粒的质量进行自动检测的方法，极大的降低了检测成本、提高了检测效率。

具体实施方式

本发明的具体步骤：

a)尺寸过小检测：

有些玉米粒，尺寸非常小。这种玉米粒是没有任何实用价值的。因此需要提前过滤掉。

本发明中，采用如下的方法来进行小尺寸玉米粒的检测：

a1、捕获背景图像

在进行玉米粒检测之前，需要提前获取背景图像。背景图像的获取方法如下：

a11)利用摄像机，对着背景连续拍摄一段时间的图像。

a12)检测该段时间的图像，是否存在运动目标。如果存在，则需要重新拍摄。

a13)如果该段图像都是静止的，则通过对所有图像计算均值，得到背景图。

a2、当前图像与背景图像做差

a3、前景检测，得到玉米粒对应的像素点

对当前图与背景图进行逐像素比较。如果某个像素位置，当前像素点的亮度值，与背景像素点的亮度值之差大于阈值(阈值默认为200)，则记为前景像素。

a4、连通域检测，得到玉米粒的尺寸

对二值化图像中的前景像素进行连通域分析，将尺寸最大的连通域提取出来，作为玉米粒。然后，计算该连通域的最小外接矩形，计算得到该矩形的宽度和长度。

a5、与经验阈值进行比较，过滤小尺寸玉米粒

如果玉米粒的宽度和长度，都小于经验阈值(100个像素)，则需要作为小尺寸玉米粒进行过滤。

b)玉米粒整体颜色检测：

有些玉米粒因为病变、发霉，或者加工过程中温度过高等原因，导致玉米粒的颜色整体变黑、变暗。这种玉米粒是不能食用的，需要提前过滤出来。

具体方法如下：

b1、玉米粒外轮廓提取。

在二值化图像的基础上，进行连通域分析，进而进行轮廓点的提取。

b2、尖端点定位。

遍历轮廓，找到玉米粒上夹角值最大的位置，作为尖端点。

b3、胚乳区域检测。

胚乳区域是玉米粒表面上，亮度值较高的一个凹槽型区域。由于玉米变黑往往能是在子叶部分，因此需要提前将胚乳区域过滤掉，以降低该区域对颜色检测的影响。

采用区域增长的方法，得到凹槽区域：

b31)从玉米尖端开始，向外搜索亮度值接近的区域。

b32)采用递归的方法，逐步向外扩展。

b33)直到扩展到遇到边界，或者亮度值与尖端位置差异较大时，停止。

b34)此时所有的扩展区域都是胚乳部分。

b4、子叶部分检测。

玉米粒上，去除胚乳部分之外的剩余区域，全部都是子叶部分。

b5、色彩值提取。

在子叶部分，计算玉米粒的平均颜色值。此时如果平均颜色值的RGB三个分量的值，都小于阈值(50)，则认为玉米粒偏黑，需要预警。

c)玉米粒破损检测：

在加工过程中，由于玉米粒受到的机械压力，很容易导致破损的现象。检测破损玉米的方法如下：

c1、玉米粒外轮廓提取。

在得到玉米粒对应的连通域之后，按顺序提取所有的轮廓点。

c2、外轮廓平滑性检测。

完整的玉米粒，其轮廓具有较好的平滑性。这是因为玉米的表面，本身就是平滑的。但是破损的玉米，其外部轮廓往往具有鲜明的棱角。通过对外轮廓的每一个点进行前后轮廓点夹角的计算，可以检测到外轮廓上出现的异常。

具体方法如下：

c21)遍历每一个轮廓点。

c22)找到当前轮廓点的前面第5个点，以及后面的第5个点。

c23)分别计算这两个点与当前点构成的夹角。

c24)遍历所有点的夹角值，如果某个夹角值过小，则预警，此时轮廓不具有平滑性。

c3、玉米粒对称性分析。

完整的玉米粒，具有较好的左右对称性。通过对玉米粒的外形的对称性分析和对称轴的检测，可以鉴定当前玉米粒是否正常。

对称性分析的具体步骤如下：

c31)遍历轮廓，找到玉米粒上夹角值最大的位置，作为尖端点。

c32)从尖端点出发，发射直线，与任意某个轮廓点连接起来。

c33)以当前连线作为对称轴，计算左右两侧的图像内容的对称性。

对称性的计算方法为：比较彼此对称的两个像素点的色彩值，如果RGB三个通道的色彩值的差，都小于阈值(20)，则认为是配对的。统计总的配对像素的数目。

c34)找到配对数目最多的对称轴。

c35)如果最大对称性匹配的像素数目不到总数目的80％，则说明玉米粒不是完整的，某个部分出现了残缺。

d)虫洞检测：

虫洞的外在形状，是一个圆形的黑色小洞。本发明通过如下的方法，来检测玉米粒的表面，是否有孔洞的存在。

d1、配置光源的角度和LED灯光的亮度，使得玉米粒表面全部都变成白色。

d2、孔洞位置，由于灯光无法得到反射，因此变成黑色小洞。

d3、在玉米粒区域内，对图像进行二值化，使得黑色小洞变成白色前景。

d4、连通域检测。

d5、找到所有的尺寸大于阈值的连通域。

d6、如果连通域的数目大于或者等于1，则说明玉米粒上存在孔洞。此时可以预警。

e)霉变检测：

玉米粒发生霉变时，会在胚乳区域，形成一个颜色较深的小团块。由于胚乳颜色通常偏亮，因此霉变点在胚乳上的检测具体方法如下：

d1、利用区域增长法，得到胚乳区域。

d2、将胚乳区域提取出来。

d3、对胚乳区域对应的像素值，进行亮度分析，得到直方图。

d4、在存在霉变点时，亮度直方图会出现两个波峰。

d5、找到两个波峰之间的分类阈值。

d6、对胚乳区域，利用步骤d5找到的阈值进行二值化。

d7、连通域分析，得到最大连通域。

d8、最大连通域宽和高都大于阈值(20个像素)，则说明存在霉变点，此时需要预警。

f)表面裂痕检测：

玉米的表面出现裂缝，也是常见的异常现象之一。在对表面的裂缝进行检测时，需要避免玉米粒表面的非裂缝类边缘(胚乳边界、胚乳区域的褶皱)的干扰，导致错误检测。

本发明采用如下的方法，来进行玉米粒表面裂缝的检测：

f1、在玉米粒的表面，进行边缘提取。

f2、过滤短边缘(即取长度>50)

f3、对每一条长边缘，进行梯度分析：

f31)遍历每一个边缘点。

f32)沿着边缘垂直的方向，采集像素进行分析。

f33)记录下边缘两侧，梯度值小于10的像素点位置，作为边缘的边界点。

f34)根据左右两侧，边缘的边界点的坐标差，得到当前边缘点对应的边缘宽度。

f35)如果当前边缘的所有点的边缘宽度都小于6个像素，则认为该线条是裂缝。否则是胚乳边缘。

f36)存在裂缝的情形，需要预警。

Claims (3)

1.一种玉米自动检测方法，包括如下步骤：

a)尺寸过小检测：捕获背景图像；当前图像与背景图像做差；前景检测，得到玉米粒对应的像素点；连通域检测，得到玉米粒的尺寸；与经验阈值进行比较，过滤小尺寸玉米粒；

b)玉米粒整体颜色检测：玉米粒外轮廓提取；尖端点定位，所述尖端点为遍历轮廓，玉米粒上夹角值最大的位置；胚乳区域检测，所述胚乳区域是玉米粒表面上，亮度值较高的凹槽型区域；子叶部分检测，所述的子叶部分为玉米粒上，去除胚乳部分之外的剩余区域；色彩值提取；

c)玉米粒破损检测：玉米粒外轮廓提取；外轮廓平滑性检测；玉米粒对称性分析；

步骤c)中外轮廓平滑性检测具体步骤如下：

c21)遍历每一个轮廓点；

c22)找到当前轮廓点的前面第5个点，以及后面的第5个点；

c23)分别计算这两个点与当前点构成的夹角；

c24)遍历所有点的夹角值，如果某个夹角值小于120°，则预警，此时轮廓不具有平滑性；

步骤c)中玉米粒对称性分析具体步骤如下：

c31)遍历轮廓，找到玉米粒上夹角值最大的位置，作为尖端点；

c32)从尖端点出发，发射直线，与任意轮廓点连接起来；

c33)以当前连线作为对称轴，计算左右两侧的图像内容的对称性；

c34)找到配对数目最多的对称轴；

c35)如果最大对称性匹配的像素数目不到总数目的80％，则说明玉米粒不是完整的，某个部分出现了残缺；

d)虫洞检测：配置光源的角度和LED灯光的亮度，使得玉米粒表面全部都变成白色；孔洞位置，由于灯光无法得到反射，因此变成黑色小洞；在玉米粒区域内，对图像进行二值化，使得黑色小洞变成白色前景；连通域检测；找到所有的尺寸大于阈值的连通域；如果连通域的数目大于或者等于1，则说明玉米粒上存在孔洞，此时预警；

e)霉变检测：利用区域增长法，得到胚乳区域；将胚乳区域提取出来；对胚乳区域对应的像素值，进行亮度分析，得到直方图；在存在霉变点时，亮度直方图会出现两个波峰；找到两个波峰之间的分类阈值；对胚乳区域，利用上步找到的阈值进行二值化；连通域分析，得到最大连通域；最大连通域宽和高都大于20个像素的阈值，则说明存在霉变点，此时预警；

f)表面裂痕检测：在玉米粒的表面，进行边缘提取；过滤长度＜50像素的短边缘；对每一条长边缘，进行梯度分析；

步骤f)中对每一条长边缘，进行梯度分析的步骤是：

f31)遍历每一个边缘点；

f32)沿着边缘垂直的方向，采集像素进行分析；

f33)记录下边缘两侧，梯度值小于10的像素点位置，作为边缘的边界点；

f34)根据左右两侧，边缘的边界点的坐标差，得到当前边缘点对应的边缘宽度；

f35)如果当前边缘的所有点的边缘宽度都小于6个像素，则认为该线条是裂缝，否则是胚乳边缘；

f36)存在裂缝的情形，需要预警。

2.根据权利要求1所述的一种玉米自动检测方法，其特征在于：步骤a)中捕获背景图像在进行玉米粒检测之前，背景图像的获取步骤如下：

a11)利用摄像机，对着背景连续拍摄图像；

a12)检测该段时间的图像，是否存在运动目标，如果存在，则需要重新拍摄；

a13)如果该段图像都是静止的，则通过对所有图像计算均值，得到背景图。

3.根据权利要求1所述的一种玉米自动检测方法，其特征在于：步骤b)中胚乳区域检测的凹槽型区域的取得步骤为：

b31)从玉米尖端开始，向外搜索亮度值接近的区域；

b32)采用递归的方法，逐步向外扩展；

b33)直到扩展到遇到边界，停止；

b34)此时所有的扩展区域都是胚乳部分。