[发明专利]一种基于机器视觉的香菇破损检测方法

说明书

本发明属于香菇检测领域，并具体公开了一种基于机器视觉的香菇破损检测方法，包括如下步骤：S1采集剪去菇柄香菇的图像，将图像转化为灰度图像，对灰度图像进行边缘特征提取，进而获取香菇外轮廓；S2根据灰度图像，对香菇的正面图像和反面图像进行区分，以香菇长有菇柄一侧的图像为反面图像；S3根据反面图像中的香菇外轮廓，获取外轮廓上的灰度采样图；S4提取灰度采样图中的破损特征参数，并将破损特征参数输入分类器中分类，从而将香菇分为完整香菇和破损香菇两个种类，完成对香菇破损情况的检测。本发明从香菇外轮廓处香菇外表与香菇肉质的灰度差异出发，通过识别灰度信息进行香菇破损检测，兼顾智能性与实用性，提高香菇分级的效率。

技术领域

本发明属于香菇检测领域，更具体地，涉及一种基于机器视觉的香菇破损检测方法。

背景技术

香菇营养丰富，香味独特，肉质鲜美，是世界上最著名的食用菌之一。香菇作为产量最大的食用菌品种，具有广大的市场空间，近年来，香菇需求量将进一步提升，具有广阔的发展空间。目前香菇品质检测主要依靠人工，在分类精度、速度上较为低下，长时间重复的工作容易造成视觉疲劳，降低分级效率和准确性。在某种程度上，香菇的检测技术已经影响香菇加工产业的发展。

随着机器视觉技术的发展，基于机器视觉的检测方法具有效率高、精度高等优点，现已经应用于各种农产品的加工中。香菇的外观是判定香菇质量的重要因素，外观完整的香菇更容易被消费者所接受，更容易卖出高价。香菇破损检测作为香菇加工过程中的重要检测过程，目前缺乏有效的自动化检测方案。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于机器视觉的香菇破损检测方法，其目的在于，从香菇外轮廓处香菇外表与香菇肉质的灰度差异出发，破损处的灰度值较大，通过识别灰度信息进行破损检测；先对香菇正反面进行识别，再对香菇反面外轮廓进行灰度采样，生成灰度采样图，进而将香菇分为完整和破损两类，兼顾了智能性与实用性，提高了香菇分级的效率。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于机器视觉的香菇破损检测方法，包括如下步骤：

S1采集剪去菇柄香菇的图像，将所有图像转化为灰度图像，对灰度图像进行边缘特征提取，进而获取各图像中的香菇外轮廓；

S2根据灰度图像，对香菇的正面图像和反面图像进行区分，以香菇原先长有菇柄一侧的图像为反面图像；

S3根据反面图像中的香菇外轮廓，获取外轮廓上的灰度采样图；

S4提取灰度采样图中的破损特征参数，并将破损特征参数输入分类器中进行分类，从而将香菇分为完整香菇和破损香菇两个种类，完成对香菇破损情况的检测。

作为进一步优选的，所述S1中，将所有图像进行滤波平滑，去除噪声后再转化为灰度图像。

作为进一步优选的，所述S2中，对香菇的正面图像和反面图像进行区分时，首先计算灰度图像的识别特征参数，然后将识别特征参数输入最小距离分类器中进行分类，从而完成对正面图像和反面图像的区分。

作为进一步优选的，所述识别特征参数包括灰度图像的灰度平均值μ，标准偏差σ，平滑度R，三阶矩F，一致性S，其计算公式如下：

其中，N是灰度图像数量，i是灰度等级，z_i是等级为i的灰度值，p(z_i)是香菇区域中等级为i的灰度对应的灰度概率密度函数。

作为进一步优选的，所述S3中，以香菇外轮廓上随机一个点作为起点，获取外轮廓上每个位置对应的灰度值，从而得到外轮廓上灰度值与位置关系的灰度采样图。