[发明专利]基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统

说明书

本发明涉及面粉麸星识别的图像处理技术领域，提出了基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，该系统将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像，计算每个分块图像的灰度熵，并得到每个分块图像的色泽差异度；对每个分块图像进行聚类，得到每个像素点的非聚集程度；结合每个分块图像的色泽差异度和分块图像中每个像素点的非聚集程度判断分块图像上的像素点是否为麸星像素点，并得到分块图像的麸星局部含量；得到面粉麸星的总含量，根据面粉麸星的总含量对面粉质量进行检测。本发明提出的基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统能够适用于任意颜色面粉麸星的检测并且避免面粉麸星与面粉原料相似时检测精度低的问题。

技术领域

本发明涉及面粉麸星识别的图像处理技术领域，具体涉及基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统。

背景技术

面粉麸星是指小麦加工面粉过程中没有被分离出去的小麦麸皮，未清理干净的荞麦皮等形成的斑点状物质。在面粉生产加工过程中，掺杂少量的面粉麸星是可以接受的，但是面粉麸星含量过大会影响人体健康，因此面粉麸星的大小和含量影响面粉质量的好坏。

通常情况下，成品面粉呈现出较为统一的白色粉末状，虽然面粉麸星在白色的成品面粉中比较明显，但是具体含量的高低很难量化。现阶段面粉生产厂大多采用粮食检验方面的专家人为将待检测面粉与标准面粉进行比较，通过比较结果判断待检测面粉的质量和面粉等级。这种检测方法受主观影响较大，不同检验专家的比较误差较大，很难精准检测出面粉中麸星的含量高低和麸星的大小。另一方面，虽然存在少量面粉麸星的检测仪器，但是这种仪器价格昂贵，大部分面粉生产厂难以接受，很难成为普适程度高的检测方法。

发明内容

本发明提供基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，以解决现有的面粉中麸星检测方法中存在人为主观性较强或者检测仪器昂贵难以普及，白度检测精度低的问题，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了基于面粉麸星识别的面粉质量视觉检测系统，所述系统包括：

数据采集模块，获取面粉图像，并将面粉图像预处理后灰度化得到面粉灰度图像；

图像色泽差异度计算模块，将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像，计算每个分块图像的灰度熵，根据分块图像中每个灰度级的数量和分块图像的灰度熵得到每个灰度级的显著灰度熵，根据每个灰度级的显著灰度熵、所有显著灰度熵的均值得到每个分块图像的色泽差异度，该色泽差异度记为第一色泽差异度；

像素点非聚集程度获取模块，对每个分块图像进行聚类，获得聚类每一次迭代的聚类中心，在每一次迭代时，得到分块图像中每个像素点到聚类中心的度量距离，得到同一个像素点在连续两次聚类中度量距离的差值并记为度量距离变化幅值，根据所有次迭代中相邻迭代次数两个聚类中心点的欧氏距离以及同一个像素点在连续两次聚类中的度量距离变化幅值得到每个像素点的幅度显著值，根据每个像素点的幅度显著值与所有像素点幅度显著值的均值作差得到每个像素点的非聚集程度；

面粉麸星局部含量获取模块，根据分块图像中每个像素点的非聚集程度、非聚集程度的最大值以及分块图像的边长获得每个像素点的更新半径，通过每个像素点对应的更新半径对分块图像进行更新并计算更新后分块图像的色泽差异度记为第二色泽差异度，根据第一、第二色泽差异度作差得到每个像素点对应的色泽变化差异度，根据每个像素点的色泽变化差异度判断该像素点是否为麸星像素点并得到的麸星确定因子，根据麸星确定因子获得分块图像的麸星局部含量；

面粉质量检测模块，得到每个分块图像的麸星局部含量，将所有分块图像的麸星局部含量相加得到面粉麸星的总含量，根据面粉麸星的总含量对面粉质量进行检测。

优选的，所述将面粉灰度图像分成大小相等的分块图像的方法为：

将面粉图像均匀分割为C个大小相等的正方形分快图像，分块图像的大小为W*W，当C个W*W的正方形方块恰好覆盖面粉灰度图像时，获得若干个(C,W)的组合，将获得的最大的W作为分块图像的边长。