[发明专利]基于近红外计算机视觉的粮粒内部害虫检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明公开了一种基于近红外计算机视觉的粮粒内部害虫检测方法和装置，具体涉及基于近红外高光谱图像技术的粮粒内部害虫检测方法

背景技术

“民以食为天”，“食以粮为先”，粮食安全关系到国计民生、经济繁荣和社会发展。然而，近年来灾难性气候频发，生物燃料争粮，全球粮食产量储备下降，粮食安全形势日益严峻。另外，随着人们生活水平的提高，对粮食品质提出了更高的要求。据资料显示，全世界收获后的粮食重量损失约为10-15％，每年储藏期间的粮食至少有5％为害虫所糟蹋。我国《粮油储藏技术规范》明确规定，虫粮等级标准中的害虫密度统计的是活虫的数量，活虫数量为粮粒内部和外部的活虫数之和。因此，粮虫的检测包括粮粒外部害虫和粮粒内部害虫的检测。

米象、谷蠹等蛀食性害虫直接危害完整粮粒，其未成熟幼虫在粮粒内部生长发育，直到成虫才从粮粒内出来，在产卵后的几周内不易被肉眼发现，很难从外部可视化检测。害虫不仅造成粮食的重量损失，其排泄物、尸体、皮壳等还会对粮食产生严重的污染，容易增加真菌的感染，造成粮食品质的下降。可见，粮粒内部害虫造成的危害是相当大的，且检测是比较困难的。因此，如何早期发现，并准确、自动检测粮粒内部的害虫是非常重要的。

传统的粮粒内部害虫检测方法有人工感官检验法、害虫碎片检验法、悬浮法、电导率法等。这些方法有一个或多个缺点，如太主观、复杂繁琐、不准确、耗时、具有破坏性等。近年来，出现了一些新的检测方法，如电子鼻法、近红外光谱法、计算机视觉法。电子鼻法对检测样本容器的密闭性要求较高，样本准备和采样的时间过长。近红外光谱法对于侵染水平比较低的情况，对含虫粮粒的量化不太可靠，不能判别单个粮粒内部害虫的侵染情况。

计算机视觉法检测粮粒内部害虫，包含热成像法、软X射线成像法、近红外成像法等。热成像法检测过程过于繁琐，样本准备时间过长。软X射线成像法可确定早期粮虫侵染的粮粒，由于安全问题及成本费用，影响了它的实际应用。

近红外成像法在硬件费用、简单、小巧、安全性等方面与其他成像系统相比，都具有一定的优势，是粮粒内部害虫检测很有潜力的发展方向，研究人员在这方面进行了研究，取得了一定的进展。Ridgway等运用手工选择的1202nm和1300nm波长的差分图像人工目视检测麦粒内的害虫侵染，但没有研究自动判别算法。Ridgway等运用近红外光谱法所选择出的波长，研制了981nm的近红外谷象侵染检测系统，该法的判别率优于人工目视检测，但粮粒内部亮斑的提取效果对侵染检测的影响较大，检测效率有待于进一步提高。Singh等对麦粒进行高光谱图像采集，在1101.69nm和1305.05nm两个敏感波长下提取麦粒的统计图像特征，区分麦粒内是否有虫的正确率在85％以上，但粮粒的姿态为手工放置，且只研究了粮粒腹沟朝上和腹沟朝下两种姿态。

计算机视觉法中的近红外成像法可以实现粮粒内部害虫的检测，是粮粒内部害虫检测发展的方向，但目前的近红外计算机视觉系统中粮粒为人工取样方式，还无法自动获取检测粮粒，需要提高检测的自动化程度，粮粒内部是否有虫的判别精度还需进一步提高。因此，有必要研究粮粒内部害虫自动检测方法及其装置，实现粮粒内部害虫的自动、准确检测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提供一种基于近红外计算机视觉的粮粒内部害虫自动检测方法及其装置，可从粮食样本中自动取出部分粮粒，并自动传输给计算机视觉系统进行图像采集，由识别模型自动确定出粮粒的姿态及粮粒是否受到害虫的侵染，实现粮粒内部虫害的实时、准确、自动检测。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明所述的基于近红外计算机视觉的粮粒内部害虫自动检测装置由粮粒取样部分、粮粒传输部分和计算机视觉处理部分组成。粮粒取样部分和计算机视觉处理部分都安装在粮粒传输部分的上面。

所述的粮粒取样部分实现的功能是使定量的粮粒从进料器中快速、有效地分离出来，主要包括进料器、排粒轮、排粒电机和清粒刷。现有的粮粒内部虫害计算机视觉系统都不具备自动定量取样功能，本发明的粮粒取样部分是针对粮粒内部虫害计算机视觉自动检测而设计的。进料器固定于装置架上，处于排粒轮的正上方。排粒轮的圆周表面均匀分布着4个扁平梯形的槽，通过单根皮带与排粒电机连接，与传送带9的高度差稍大于采集盒的高度。清粒刷与进料器固定在一起，与粮粒的出口方向一致，和排粒轮的外表面保持一定间隙。因此，当粮食样本倒入进料器后，通过上述的排粒电机驱动的排粒轮自动进行定量取样。