[发明专利]一种基于机器视觉的玉米种子在线破损检测分类方法

摘要

本发明涉及机器视觉检测技术领域，具体为一种基于机器视觉的玉米种子在线破损检测分类方法。其过程主要包括：玉米种粒图像采集、图像降噪及分割等预处理、玉米种粒特征值提取、图像Hu不变矩特征参数提取、支持向量机（SVM）识别模型的建立、SVM识别模型检测。其特征如下：通过玉米种子在线破损检测分类方法可以识别破损玉米种粒，并能将破损玉米种粒与完整玉米种粒分离。设计了一种图像分割方法，可以将玉米种粒图像从背景图像中分割出来；将Hu不变矩应用到玉米种粒特征中，提取了玉米种粒包括7个Hu不变矩在内的16个特征值；建立了SVM玉米种粒破损识别模型，能准确高效的识别出破损玉米种粒并将其与完整玉米种粒分离。

主权项

1.一种基于机器视觉的玉米种子在线破损检测分类方法，其过程主要包括：玉米种粒图像采集、图像降噪及分割等预处理、玉米种粒特征值提取及Hu不变矩特征参数提取、支持向量机（SVM）破损玉米种粒识别模型的建立、SVM破损玉米种粒识别模型检测，其特征如下：通过玉米种子在线破损检测分类方法可以识别破损玉米种粒，并能实现将破损玉米种粒与完整玉米种粒分类功能；设计了一种图像分割方法，可以将玉米种粒图像从背景图像中分割出来；将Hu不变矩应用到玉米种粒特征中，提取了玉米种粒包括7个Hu不变矩在内的16个特征值；建立了SVM玉米种粒破损识别模型，能准确高效的识别出破损玉米种粒并将其与完整玉米种粒分类；所述玉米种粒图像采集装置，由CCD工业相机[1]、LED环形光源排[2]、图像采集区[3]、支架[4]组成，其特征是：CCD工业相机安装在通过螺纹杆连接在支架上，相机光轴与图像采集区垂直，LED环形光源安装在CCD镜头上，并与CCD光轴同轴；所述图像降噪及分割等预处理，主要包括：玉米种粒彩色图像灰度化处理、通过差影法分析图像噪声类型、利用中值滤波法对图像进行全局初步降噪处理、采用灰度阈值法中的二值化处理对图像进行分割、忽略图像中像素值小于100的闭合区域，其特征是：通过差影法分析了玉米种粒噪声图像，并对分割后的二值图像进行了忽略像素值小于100的闭合区域工作，使玉米种粒图像从背景图像完整分割出来；所述玉米种粒特征值提取，主要提取了玉米种粒的6个几何特征值，包含周长、面积、周长面积比、长轴长、短轴长、长宽比；10个形状特征值，包含矩形度、圆形度、紧凑度和7个Hu不变矩，其特征在于：将Hu不变矩应用到玉米种粒的特征提取中，提取出了玉米种粒的7个Hu不变矩特征，并通过试验证明玉米种粒图像的Hu不变矩具有旋转、缩放、平移不变性；所述支持向量机（SVM）破损玉米种粒识别模型的建立，其流程包括：选择径向基函数（RBF）作为支持向量机（SVM）的核函数、将训练样本图像进行预处理后进行特征参数提取、将几何特征和形状特征共16个特征参数归一化并构造核矩阵H{1，1}后输入支持向量机分类器、将样本的特征参数映射到线性可分的特征空间中，计算权值向量W及超平面系数b、最终构造出最优分类超平面并通过训练获得玉米种粒破损识别模型，输出值为1、0，分别代表“合格”、“不合格”；所述SVM破损玉米种粒识别模型的检测，其流程包括：将测试样本图像进行图像预处理及特征提取、将提取的16个特征值归一化并构造核矩阵后输入训练好的玉米种粒破损识别模型中、统计输出结果、计算识别正确率。