[发明专利]一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法。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；对二值图像，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；判断标记区域是否含有多粒米，若含有多粒米，则得到单粒米图像；若不含有多粒米则删除标记区域；将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；再利用改进后的InceptionV3网络进行训练；改进后的InceptionV3网络训练完成后，利用其对不同厂家的留胚米进行检测。本发明解决了人工检测效率低、受主观性影响大等问题，提高检测效率与检测精度。

技术领域

本发明涉及视频检测技术，特别是涉及一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法。

背景技术

留胚米是将糙米去除影响使用口感的米糠层，让留胚率达80％以上的精加工大米，米粒的65％的营养物质都保存在米胚芽中，营养非常丰富，富含人体所需要的维生素、粗纤维、氨基酸等营养物质，是不可多得的营养源。精加工的留胚米一方面保留了大米胚芽部分，留住了大米的营养；另一方面它通过碾磨除去了米糠层，口感和传统精白米相当。

目前，在留胚米的加工生产过程中，留胚米品质的检测仍然采用人眼观察，受到疲劳、主观意识决策等因素的影响，导致出现留胚米品质标准不统一、稳定性差、实时性不佳等问题。

发明内容

本发明提供一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，针对留胚米留胚度检测效率与检测精度低的问题。

本发明通过以下技术方案实现：

一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法，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；若不含有多粒米则删除标记区域；

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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，所述步骤4基于背景骨架的分割算法得到单粒米图像，