[发明专利]一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法

权利要求书

1.一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：

步骤1：利用计算机视觉系统对留胚米进行图像采集，对图像预处理后得到二值图像；

步骤2：对步骤1的二值图像，基于图像像素间的相似性关系进行分割，完成对分割区域的标记和特征描述；

步骤3：判断步骤2中的标记区域是否含有多粒米，若含有多粒米，则进行步骤4；若不含有多粒米则不进行处理；

步骤4：得到单粒米图像；

步骤5：将步骤4得到的单粒米图像按照留胚度，从0％到100％进行分组，对分组后的图像进行数据集扩充；

步骤6：将步骤5扩充后的数据集利用改进后的Inception V3网络进行训练；

步骤7：改进后的Inception V3网络训练完成后，利用其对不同厂家的留胚米进行检测。

2.根据权利要求1所述一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，其特征在于，所述步骤1的对图像预处理后得到二值图像具体为，将采集到彩色图像；对采集到的彩色图像进行图像预处理，灰度变换得到灰度图像，再经过高斯滤波去除噪声点，进一步二值变换得到二值图像。

3.根据权利要求2所述一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，其特征在于，将相机放置在大米正上方，调整相机焦距使图像清晰，再调整光源使亮度充足，采集大量不同米种的大米图像；将采集得到的图像进行灰度变换，变换公式为：Gray＝R*0.299+G*0.587+B*0.114

上式中，R、G、B分别表示红绿蓝三个通道的颜色分量，Gray表示转换之后图像的灰度值，0.299、0.587、0.114分别为红、绿、蓝三通道的权重值；高斯滤波所用到的公式为：

式(1)中，σ表示标准差。

4.根据权利要求1所述一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，其特征在于，所述步骤2具体为，利用区域生长法对留胚米二值图像进行分割，在区域内设置种子像素点，以种子像素点为起点进行扩展，对周围像素点进行相似性判断，符合准则就加入种子区域内，不断循环，直到区域内不存在满足相似性准则的像素点为止；在区域内就形成了多个独立的连通区域。

5.根据权利要求1所述一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，其特征在于，所述步骤4基于背景骨架的分割算法得到单粒米图像，

所述基于背景骨架的分割算法具体为，首先，对粘连米区域的二值图像与最小凸包图像进行差运算，得到最小凸包内粘连米图像的背景二值图像；其次，在背景二值图像上寻找区域端点并计算相应坐标，将区域端点按照匹配规则进行匹配运算，形成分割端点；最后，按照分割端点对粘连米区域进行分割得到单粒米图像。

6.根据权利要求1所述一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，其特征在于，所述步骤5为利用标签文件不动型方法进行数据扩充；

所述标签文件不动型方法具体为，扩充之后的数据集可以继续沿用原始图像的标签文件，所述标签文件包括各类图像增强之后的图片、调整原始图像对比度、调整原始图像亮度、调整原始图像色度、饱和度、高斯模糊和灰度图转换。

7.根据权利要求1所述一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，其特征在于，所述步骤6改进后的Inception V3网络具体为，搭建改进的Inception V3网络，设置网络参数，利用搭建好的留胚米数据集对网络进行训练；多次迭代至网络参数收敛，训练完成；

所述改进的Inception V3网络分为两部分，网络上半部分为原始Inception V3网络，在此基础上，全连接层前添加一层平均池化层；网络下半部分为添加的额外分支，对留胚米的图像进行裁剪，仅保留胚芽部分，并送入该分支；下半部分网络中对胚芽部分图像进行上采样来增加图像像素数量，进行三层mlpconv；最后，将前两部分结果通过GAP与胚芽的原始图像相结合，一同输入到完整的连接层。