[发明专利]一种基于移动智能终端的机采籽棉杂质检测方法

说明书

本发明公开一种基于移动智能终端的机采籽棉杂质检测方法，包括以下步骤：对籽棉样品选择一组杂质检测区域窗口；通过移动智能终端采集杂质检测区域窗口内的籽棉样品，得到原始籽棉样品图像；对原始籽棉样品图像进行预处理；对预处理后的图像进行分割，得到完整杂质区域分割图像；计算单位面积内籽棉样品杂质颗粒数；计算籽棉样品杂质面积百分比；计算籽棉样品杂质占籽棉样品的质量百分比，得到籽棉样品杂质含量；本发明利用移动智能终端对机采籽棉图像进行采集，通过图像处理相关算法检测出籽棉杂质的含量，降低了籽棉杂质检测环境的要求，可达到体积小、成本低、易操作、处理过程较为快速等检测效果，有助于提高清杂效率、减少棉纤维损伤。

技术领域

本发明涉及棉花检测技术领域，具体是一种基于移动智能终端的机采籽棉杂质检测方法。

背景技术

机采籽棉中含有大量的棉花植株茎秆、棉铃壳、叶屑、僵瓣等杂质，且籽棉含杂率是籽棉收购时定级定价的重要依据，与籽棉贸易双方利益攸关，尤其是棉农利益(贸易过程中往往棉农利益受损)；此外，若能在清杂前检测出籽棉杂质，不仅能在清杂时调节设备参数，从而提高清杂效率并减少棉纤维损伤，能够最大程度保持棉花原有品质。因此，研究机采籽棉杂质的快速检测方法有着非常重要的意义。

现有棉花杂质含量检测技术主要用于皮棉杂质含量检测，而关于籽棉杂含量的质检测方法则非常少见。可检索到的文献中，采用图像处理策略达到了一定的分类识别效果，但是存在检测精确度不高、效率低的缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于移动智能终端的机采籽棉杂质检测方法，该方法用移动智能终端对籽棉杂质含量进行方便快捷的分析，为后续提高清杂效率、减少棉纤维损伤提供先决条件。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于移动智能终端的机采籽棉杂质检测方法，包括以下步骤：

S1、对籽棉样品选择一组杂质检测区域窗口；

S2、通过移动智能终端采集杂质检测区域窗口内的籽棉样品，得到原始籽棉样品图像；

S3、对原始籽棉样品图像进行预处理，预处理时先对原始籽棉样品图像进行中值滤波，得到彩色梯度图像；接着对彩色梯度图像进行扩展极小值变换H-minima运算，得到梯度标记图像；然后对梯度标记图像进行形态学强制最小运算，得到修正梯度图像；

S4、对预处理后的图像进行分割，得到完整杂质区域分割图像；

S5、根据杂质区域分割图像，计算单位面积内籽棉样品杂质颗粒数；

S6、根据杂质区域分割图像，计算籽棉样品杂质面积百分比；

S7、根据单位面积内籽棉样品杂质颗粒数与籽棉样品杂质面积百分比，计算籽棉样品杂质占籽棉样品的质量百分比，得到籽棉样品杂质含量。

进一步的，步骤S1的杂质检测区域窗口的数量≥7。

进一步的，步骤S2在采集时，移动智能终端的摄像头与籽棉样品之间的夹角为90±5°，摄像头与籽棉样品的垂直距离为20～30cm。

进一步的，步骤S3扩展极小值变换H-minima运算采用公式进行计算，公式(1)中为中值滤波后的彩色梯度图像、为梯度标记图像、Hmin表示形态学H-minima变换，h为深度阈值；

形态学强制最小运算采用公式进行计算，公式(2)中为修正梯度图像，IMmin表示形态学极小值标定操作。

进一步的，步骤S4图像分割时，先用分水岭算法对预处理后的图像在空间位置上相近且灰度值相近的像素点连接起来构成一个封闭的轮廓，得到初始分割图像；然后在初始分割图像的基础上，进行两次区域合并操作，得到最终的杂质区域分割图像。