[发明专利]一种基于数字图像处理的槟榔图像轮廓提取及校准方法

说明书

本发明公开了一种基于数字图像处理的槟榔图像轮廓提取及校准方法，涉及企业对槟榔切割工艺领域。主要包括以下步骤：1)图像采集机构分别获取在不同角度拍摄的槟榔图像；2)比较槟榔图像中目标面积大小，选择其中目标槟榔面积最大的槟榔图像，并将此参考面作为槟榔切割面；3)应用GrabCut算法对该槟榔图像进行轮廓提取；4)对3)中的结果图像二值化，计算出槟榔蒂两个端点坐标，通过坐标计算出槟榔旋转角度和偏移量。采用本方法能提高槟榔图像识别的速度和改善槟榔图像识别的精度，并以此指导槟榔切割设备准确切割槟榔。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术应用于企业对槟榔加工的方法，具体涉及一种基于数字图像处理的槟榔图像轮廓提取及校准方法。

背景技术

槟榔含有多种人体所需的营养元素和有益物质，是一种深受消费者欢迎的植物口香糖。嚼食槟榔在湖南等地已经成为全民性的爱好，已形成了一种独特的文化景观。而且随着人们生活水平的提高对食用槟榔的需求量日益增大。

槟榔作为一种食品在深加工过程中，要经过多道工序加工而成，其中，有一道重要的工序是将一颗完整的槟榔籽相等分切开来，即切片工序。传统的槟榔切片方式是手工剖切，难以将槟榔切割成对称度很高的两半，废品率高，而且人工手工方式分切槟榔存在着卫生管控难度大、卫生质量差、劳动强度高、生产效率低、管理成本高等和容易造成作业人员的工伤事故等一系列的问题。

为了解决这一问题，发明人经过长期研究发现，研制了一种全自动槟榔加工制作设备，主要解决现有槟榔加工设备制作复杂、效率低下、且不卫生等技术问题。为此本发明公开了一种基于数字图像处理的槟榔图像轮廓提取及校准方法。

其中用到了GrabCut图像分割算法和Ostu自动阈值法。GrabCut图像分割算法是一种高效的前景背景分割算法，该算法综合利用了纹理及辩解两种信息进行图像分割，具有分割精度高，交互式操作少，是一种比较有前途的交互式分割算法。Ostu自动取阈值法是一种全局阈值选取法，是一种对图像二值化的高效算法，可利用阈值将原图像的前景和背景进行有效的分割。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于数字图像处理的槟榔图像轮廓提取及校准方法。

根据本发明提供的实施方案：

一种基于数字图像处理的槟榔图像轮廓提取及校准方法，包括以下步骤：

1)槟榔沿槟榔蒂两端连线形成的旋转轴旋转，图像采集机构分别获取旋转轴旋转不同角度所拍摄的槟榔图像；

2)利用1)中获取的不同角度的槟榔图像，采用Ostu自动阈值法分割图像，得到前景和背景分别为黑色和白色像素的二值图像，通过比较二值图像中黑色像素点的数目，确定这些槟榔图像中目标面积大小，选择其中面积最大的槟榔图像，并将该图像参考面作为槟榔切割面，并将槟榔旋转至该角度；

3)对选定切割面的槟榔图像中的目标槟榔进行剪裁，去除图像背景，对该截取后的槟榔图像进行图像分割，得到图像中槟榔的轮廓；

4)提取3)中得到的槟榔轮廓图像的R、G、B颜色分量值，利用如下公式计算灰度值gray,其中R、G、B分别为红绿蓝三基色分量值：

gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11

通过上面公式将彩色图像变为灰度图像，在该图像中，前景为灰度图像，背景为纯黑色部分，通过对竖直y方向遍历图像像素点，即遇到像素点值不为0时，该像素点即为槟榔蒂的端点坐标，从而得出槟榔蒂的两个端点坐标，计算槟榔的旋转角度和偏移量；

5)将4)的结果反馈给槟榔切割设备，切割设备调整切割。

在本发明中，上述步骤1)所述的槟榔沿槟榔蒂轴旋转，其中旋转角度任意(0°～360°之间，不包括0°与360°)，旋转次数≥3次。