[发明专利]一种基于图像处理的农产品分选方法及分选系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的农产品分选方法，其特征在于，所述方法包括：

当目标农产品进入预设区域，采集包含所述目标农产品的红绿蓝RGB原始图像和高光谱成像HSI原始图像；

对所述RGB原始图像和所述HSI原始图像分别进行预处理，并分割出所述目标农产品的RGB图像和HSI图像；

分别提取所述RGB图像和所述HSI图像的图像特征进行组合，得到所述目标农产品分的混合特征；

将所述混合特征输入预设农产品分健康分类模型，确定所述目标农产品分的当前健康状态，根据所述当前健康状态确定所述目标农产品分的第一分选方式；所述第一分选方式包括剔除和保留。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农产品分选方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第一分选方式为保留，则根据所述HSI图像估计所述目标农产品的硬度与可溶性固形物含量；

根据硬度与可溶性固形物含量确定所述目标农产品的产品等级，根据所述产品等级确定所述目标农产品分的第二分选方式。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农产品分选方法，其特征在于，对所述RGB原始图像进行预处理并分割出所述目标农产品分的RGB图像包括：

对所述RGB原始图像进行自适应偏振调整，将图像的暗部和亮部拉伸到偏振，确定所述目标农产品的第一边界框区域；

对所述RGB原始图像中所述第一边界框区域的进行锐化处理，得到第一待分割图像；

通过阈值分割所述第一待分割图像中的所述目标农产品，得到所述目标农产品的RGB图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的农产品分选方法，其特征在于，对所述HSI原始图像进行预处理并分割出所述目标农产品分的HSI图像包括：

根据预设频率将所述HSI原始图像分解为低频图像和高频图像；

对所述低频图像进行高斯滤波，得到低频增强图像，对所述高频图像进行离散小波变换处理并根据自适应阈值去噪，得到高频增强图像；

组合低频增强图像和所述高频增强图像得到第二待分割图像；

通过阈值分割所述第二待分割图像中的所述目标农产品，得到所述目标农产品的HSI图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的农产品分选方法，其特征在于，分别提取所述RGB图像和所述HSI图像的图像特征进行组合，得到所述目标农产品分的混合特征包括：

提取所述RGB图像各通道的多阶颜色矩作为所述目标农产品的颜色特征；

提取所述HSI图像中多个预设波长的单色图像合并为有效图像，将所述有效图像导入CNN进行网络特征提取，得到所述目标农产品的网络特征；

组合所述颜色特征和所述网络特征得到所述目标农产品分的混合特征。

6.一种基于图像处理的农产品分选系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块，用于当目标农产品进入预设区域，采集包含所述目标农产品的红绿蓝RGB原始图像和高光谱成像HSI原始图像；

预处理分割模块，用于对所述RGB原始图像和所述HSI原始图像分别进行预处理，并分割出所述目标农产品的RGB图像和HSI图像；

特征提取模块，用于分别提取所述RGB图像和所述HSI图像的图像特征进行组合，得到所述目标农产品分的混合特征；

第一分选模块，用于将所述混合特征输入预设农产品分健康分类模型，确定所述目标农产品分的当前健康状态，根据所述当前健康状态确定所述目标农产品分的第一分选方式；所述第一分选方式包括剔除和保留。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像处理的农产品分选系统，其特征在于，所述系统还包括检测模块和第二分选模块；其中：

所述检测模块，用于当所述第一分选方式为保留，则根据所述HSI图像估计所述目标农产品的硬度与可溶性固形物含量；

所述第二分选模块，用于根据硬度与可溶性固形物含量确定所述目标农产品的产品等级，根据所述产品等级确定所述目标农产品分的第二分选方式。