[发明专利]一种基于机器视觉的绿化马铃薯检测分级方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的绿化马铃薯检测方法，包括如下步骤：

（1）采集完整马铃薯图像，滤除背景，得到马铃薯分割图像；

（2）计算马铃薯形心，以形心为基准按比例去除马铃薯轮廓，

首先计算马铃薯形心：

X=1NΣi=1nxi,]]>Y=1NΣi=1nyi]]>

式中：N——马铃薯像素点的总数；

x_i——马铃薯像素点的横坐标（i=1,2,3…n）；

y_i——马铃薯像素点的纵坐标（i=1,2,3…n）

其次缩放马铃薯的坐标：

X_i＝K(x_i-X)+X Y_i＝K(y_i-X)+Y

式中：X_i——缩放后的坐标（i=1,2,3…n）；

Y_i——缩放后的坐标（i=1,2,3…n）；

K——缩放系数，K取0.95；

X——形心横坐标；

Y——形心纵坐标；

x_i——马铃薯像素点的横坐标（i=1,2,3…n）；

y_i——马铃薯像素点的横坐标（i=1,2,3…n）；

然后将（X_i，Y_i）作为马铃薯新的坐标，得到去除轮廓后的马铃薯；

（3）逐点扫描马铃薯目标区域，测定马铃薯目标区域每个像素点的R、G和B三通道的像素值，并将其转换到0-1之间，得到r、g和b；其中r=R/255、G=g/255、B=b/255；

（4）将r、g和b转化为色调H值；

（5）将计算的像素点H值与阈值，阈值α相比较，若H值等于阈值α即127，则该像素点为绿化点，若H值不等于127，则像素点为正常表皮点；

（6）设定阈值并统计绿化点数，将绿化点与阈值β相比较对马铃薯进行分级。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述步骤1中完整马铃薯图像的采集在马铃薯自动分级系统的图像采集区域下完成，所述背景为黑色、灰色、蓝色、偏黑色、偏灰色或偏蓝色。

3.根据权利要求1或2所述的检测方法，其特征在于：所述步骤1中，先测定得到马铃薯完整图像R、G和B三通道的像素值，再利用G、B通道灰度值差的全局阈值区域分割法滤除背景。

4.根据权利要求1-3任一项所述的检测方法，其特征在于：所述全局阈值区域分割法为：设定阈值r为固定值25，若像素点的G、B通道灰度值差值小于阈值，则认为是背景点，将此像素点的R、G和B值设为0，否则认为是马铃薯，不改变此像素点的R、G和B通道值并进行统计分析。